【摘 要】
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基于欧氏距离的传统模糊划分聚类算法较适用于球型结构的聚类。将其应用于维度较高的文本聚类时,准确率和效率均有所下降。为解决这一问题,提出一种基于马氏距离的文本聚类算
【机 构】
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郑州大学软件技术学院,河南职业技术学院信息工程系
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011C510002)
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基于欧氏距离的传统模糊划分聚类算法较适用于球型结构的聚类。将其应用于维度较高的文本聚类时,准确率和效率均有所下降。为解决这一问题,提出一种基于马氏距离的文本聚类算法。该算法可发现非球形结构的类簇,在不需要先验知识的情况下,仅通过数学迭代即可得到聚类结果。鉴于当前无纸化考试系统的广泛应用,将该算法应用于主观题的自动阅卷系统中。通过对多种主观题的仿真实验,表明了该算法与C均值和FCM算法相比,不仅能获得较高的准确率,算法收敛速度也较快。
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