一种改进的HL-DBSCAN聚类算法在Web文本挖掘上的应用  

作　　者：林国平[1] 陈磊松[2] 

机构地区：[1]漳州师范学院数学系,福建漳州363000 [2]漳州师范学院新闻传播系

出　　处：《计算机时代》2008年第9期67-68,共2页Computer Era

基　　金：漳州师范学院科研基金项目(SK07002)

摘　　要：提出了一种改进的HL-DBSCAN聚类算法,即基于分级的密度聚类算法的改进算法。该算法的时间复杂度较HL-DBSCAN聚类算法小,其适用范围更广,更能体现聚簇的规律,分类精度更高。文章给出了改进的HL-DBSCAN聚类算法的实验结果,证明了改进的HL-DBSCAN算法在文本聚类处理中的可行性。

关 键 词：分级聚类 WEB文本聚类 HL—DBSCAN 改进算法 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]