无尺度图k-中心点聚类算法在文本挖掘中的应用  

Application of a Scale-Free Graph Clustering Algorithm in Text Mining

作　　者：沈亚田[1] 沈夏炯[1] 马庆华[1] 

机构地区：[1]河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001

出　　处：《计算机工程与科学》2009年第12期65-66,99,共3页Computer Engineering & Science

摘　　要：本文基于词的同现频率的方法对文本的特征进行提取,涉及了文档的语义。同时,引入了无尺度网络的理论,用无尺度图聚类算法对文本进行聚类。最后,我们使用错误分类度(MI)的均值和离差方法显示实验的结果。The paper extracts the text features based on a method of word co-occurrence frequency,which is related to the semantics of document.We also introduce the theory of scale-free network,and cluster the documents with a scale-free graph clustering algorithm. The average and deviation methods of misclassification（MI） show the experimental results.

关 键 词：无尺度网络 同现频率 无尺度图聚类 中心顶点 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]