文本聚类算法

作品数：129被引量：751H指数：14
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基于加权核非负矩阵分解的短文本聚类算法被引量：2
《计算机应用》2018年第8期2180-2184,2191,共6页曹大为 贺超波 陈启买 刘海 
广东省科技计划项目(2017A040405057;2017A030303074;2016A030303058;2015A020209178);广州市科技计划项目(201604016035;201807010043)~~
对互联网产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但由于短文本存在特征稀疏和特征难以提取的问题,导致传统的文本聚类算法难以有效处理该问题。为了解决该问题,利用非负矩阵分解(NMF)模型提出基于加权核非负矩阵分解(WKNMF)...
关键词：核方法 短文本聚类 非负矩阵分解 核技巧 迭代优化求解 
改进的概率潜在语义分析下的文本聚类算法被引量：14
《计算机应用》2011年第3期674-676,693,共4页张玉芳 朱俊 熊忠阳 
中国博士后科学基金资助项目(20070420711);重庆市科委基金资助项目(2008BB2191)
概率潜在语义分析(PLSA)模型用期望最大化(EM)算法进行参数训练,由于算法参数的随机初始化,致使聚类的效果过度拟合且过分依赖于参数初始值。将潜在语义分析(LSA)模型参数概率化,用以初始化概率潜在语义分析模型的参数,得到的改进算法...
关键词：文本聚类 概率潜在语义分析 参数初始化 潜在语义分析 
基于密度和最近邻的K-means文本聚类算法被引量：29
《计算机应用》2010年第7期1933-1935,共3页张文明 吴江 袁小蛟 
西北大学科研启动基金资助项目(PR08067);西北大学研究生自主创新基金资助项目(08YZZ35)
初始中心点的选择对于传统的K-means算法聚类结果影响较大,容易使聚类陷入局部最优解。针对这个问题,引入密度和最近邻思想,提出了生成初始聚类中心的算法Initial。将所选聚类中心用于K-means算法,得到了更好的应用于文本聚类的DN-K-me...
关键词：文本聚类 密度 最近邻 F度量 
一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法被引量：6
《计算机应用》2005年第9期2037-2040,共4页赵万磊 王永吉 张学杰 李娟 
国家863计划资助项目(2001AA1131802002AA116080)
文本聚类在信息过滤,网页分类中有着很好的应用。但它面临数据量大,特征维度高的难点。由于K平均算法易于实现,对数据依赖度底,在文本聚类中得到应用。然而,传统K平均以及它的变种会产生有较大波动的聚类结果。因此对K平均算法进行了改...
关键词：优化 文本聚类 K平均 
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