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一种改进的K-medoids知识聚类算法研究

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摘要 根据文本信息在聚类过程中的特点构建了一种基于K-medoids的文档聚类方法,并结合文本特征提取KNN算法对训练文本进行测试,该方法首先利用K-medoids在聚类过程中实现简单、收敛速度快的特性,再利用KNN算法在文档特征提取过程中简单、高效的特点,对训练进行聚类划分。实验结果表明,利用该方法在对文档进行聚类时,F1值、耗时及分割数等方面与KNN及CLKNN算法相比都有较大提高。
作者 谭黔林 覃运初 卢艳兰
机构地区 广西大学计算机与电子信息学院 河池学院计算机与信息工程学院 河池学院图书馆
出处 《软件导刊》 2016年第8期13-15,共3页 Software Guide
基金 国家自然科学基金项目(61262072) 广西高校教育厅项目(LX2014320) CALIS广西壮族自治区文献信息服务中心预研项目(CALISGX2014006)
关键词 K-medoids 知识聚类 聚类分析技术
分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
  • 相关文献

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共引文献15

软件导刊
2016年 第8期

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