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阈值优化的文本密度聚类算法
被引量：
6
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作者
马素琴
施化吉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第17期134-136,共3页
针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题,提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序,通过分位数区分密度不同的各序列,找到与其对应的优化,根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类。...
针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题,提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序,通过分位数区分密度不同的各序列,找到与其对应的优化,根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类。改进后的聚类算法克服了阈值选取对聚类结果影响的问题,提高了聚类精确度和时间效率。采用树形结构存储聚簇,增加了聚簇的可读性。实验结果证明了该算法的有效性。
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关键词
文本
挖掘
文本
聚
类
一个基于高
密度
连接区域的
密度
聚
类
方法
一种阈值优化的文本密度聚类算法
分位数
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职称材料
题名
阈值优化的文本密度聚类算法
被引量：
6
1
作者
马素琴
施化吉
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第17期134-136,共3页
基金
国家自然科学基金No.60841003
国家火炬计划项目(No.2004EB33006)~~
文摘
针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题,提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序,通过分位数区分密度不同的各序列,找到与其对应的优化,根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类。改进后的聚类算法克服了阈值选取对聚类结果影响的问题,提高了聚类精确度和时间效率。采用树形结构存储聚簇,增加了聚簇的可读性。实验结果证明了该算法的有效性。
关键词
文本
挖掘
文本
聚
类
一个基于高
密度
连接区域的
密度
聚
类
方法
一种阈值优化的文本密度聚类算法
分位数
Keywords
text mining
text clustering
Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise（DBSCAN） algorithm
Text Density Clustering Algorithm with Optimized Threshold Values （TDCAOTV） algorithm
quantile
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
阈值优化的文本密度聚类算法
马素琴
施化吉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
6
在线阅读
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职称材料
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参考文献
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