【摘 要】
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为了克服基于aiNet的文本聚类算法在处理高维数时性能下降的缺点,设计一种基于聚类中心的虚拟坐标映射机制的文本表示模型,实现文本向量模型的降维技术.在文本进行K均值聚类
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为了克服基于aiNet的文本聚类算法在处理高维数时性能下降的缺点,设计一种基于聚类中心的虚拟坐标映射机制的文本表示模型,实现文本向量模型的降维技术.在文本进行K均值聚类后,对文本向量进行降维,再将其作为aiNet文本聚类的输入.实验表明,通过两阶段的算法对文本进行聚类,有效提高了aiNet文本聚类质量.
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