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对BWP方法进行研究,从嵌入式NSTL个性化推荐的文本聚类需求入手,分析BWP方法的不足,提出一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法。对单一样本类的类内距离计算方法进行优化,扩展BWP方法适用的聚类数范围,使原有局部最优的聚类数优化为全局最优。实验结果可以验证该方法具有良好性能。
一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法
【摘 要】
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对BWP方法进行研究,从嵌入式NSTL个性化推荐的文本聚类需求入手,分析BWP方法的不足,提出一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法。对单一样本类的类内距离计算方法进行优化
【机 构】
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中国科学院国家科学图书馆; 中国科学院研究生院; 郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系;
【出 处】
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现代图书情报技术
【发表日期】
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2011年09期
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