【摘 要】
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研究文本聚类问题。传统的文本聚类算法存在着假设各特征词对聚类结果影响相同,聚类准确率较低的缺陷。还有一些算法通过加权的方法,能赋予重要特征词较大的权重,却造成了算
【机 构】
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河南职业技术学院信息工程系,郑州大学软件技术学院
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研究文本聚类问题。传统的文本聚类算法存在着假设各特征词对聚类结果影响相同,聚类准确率较低的缺陷。还有一些算法通过加权的方法,能赋予重要特征词较大的权重,却造成了算法时间复杂度的增加。为解决上述问题,提出了一种新的属性加权模糊C均值文本聚类算法。算法能在迭代过程中标注出每一特征词的权重,却不影响算法的执行效率。使得类内距离之和较小的属性,权值较大;反之则权值较小。经多次仿真证明,提出的文本聚类算法在运算速度、准确率和标注不同属性的重要程度方面都有一定的优势。为文档自动文摘、数字图书馆服务和文档集合自动整理等
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