文本聚类算法的质量评价

• 作者: 刘务华 王文杰 罗铁坚
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本聚类 质量评价 有效性验证 后缀树聚类 Ant-Based聚类 k-Means聚类
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 640-646
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1175.2006.05.012

摘要

利用标准的分类测试集合进行聚类质量的量化评价,选择了k-Means聚类算法、STC(后缀树聚类)算法和基于Ant的聚类算法进行了实验对比.实验结果分析表明,STC聚类算法由于在处理文本时充分考虑了文本的短语特性,其聚类效果较好;基于Ant的聚类算法的结果受参数输入的影响较大;在Ant聚类算法中引入文本特性可以提高聚类结果的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文杰		67	742	15.0	24.0
2	罗铁坚		37	277	7.0	16.0
3	刘务华		3	52	3.0	3.0