湖南省教育厅科研基金(07D036)

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相关作者：龚静李安民曾建一田小梅陈俊华更多>>
相关机构：湖南环境生物职业技术学院湖南大学四川省林业科学研究院更多>>
相关期刊：《四川林业科技》《湖南工业大学学报》《吉首大学学报（自然科学版）》更多>>
相关主题：文本聚类中文文本层次聚类K-MEANS算法聚类算法更多>>
相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
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Excel在主成份分析法中的应用
《四川林业科技》2011年第5期95-98,共4页龚静 陈俊华 
湖南省教育厅科学研究项目(07D036)
主成份分析法在多元统计分析中属协方差逼近技术,将高维系统表示为低维系统,在此过程中可揭示研究对象的诸多性质和特征。其计算结果可用于回归分析、聚类分析以及神经网格分析等,在林业系统中也得到广泛应用。本文首先简介了在Excel中...
关键词：EXCEL 主成份分析法 函数 矩阵 应用 
遗传算法在度约束最小生成树问题中的应用被引量：1
《湖南环境生物职业技术学院学报》2009年第3期1-4,共4页田小梅 龚静 
湖南省教育厅资助科研项目(编号:07D036);湖南环境生物职业技术学院院长基金项目(编号:T06-012)
遗传算法是一类借鉴自然界生物种群"自然选择、优胜劣汰"进化过程的启发式随机搜索优化算法,具通用性好、鲁棒性强等特点,被广泛地应用于通信网络设计领域,如度约束最小生成树问题.通过讨论遗传算法在度约束最小生成树问题中的应用,并...
关键词：遗传算法 约束最小生成树 度约束最小生成树 
文本聚类中的特征选择方法被引量：6
《吉首大学学报（自然科学版）》2008年第2期39-41,共3页龚静 曾建一 
湖南省教育厅科学研究项目(07D036)
介绍了3种用于文本聚类的特征选择方法:文档频度、单词权、单词熵.用一个中文文本语料库对这3种特征选择方法进行了比较实验,实验结果表明在文本聚类中单词权的特征选择方法具有最好的选择结果.
关键词：特征选择 文本聚类 中文文本 
一种改进的k-means中文文本聚类算法被引量：13
《湖南工业大学学报》2008年第2期52-54,共3页龚静 李安民 
湖南省教育厅基金资助项目(07D036)
提出了k-means聚类算法中选取初始聚类中心及处理孤立点的新方法,改进了k-means算法对初始聚类中心和孤立点文本很敏感的不足之处,并将改进后的算法应用于中文文本聚类中。实验结果表明,改进的算法较原算法在准确率上有较大提高,并且具...
关键词：K-MEANS算法 文本聚类 中文文本 层次聚类 
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