一种基于SOM的中文文本两阶段快速聚类方法应用研究

• 作者: 易华容
• 来源期刊: 株洲工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中文文本 文本聚类 自组织神经网络 密度 参考点
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2006.02.019

摘要

研究了一种基于自组织神经网络的中文文档聚类方法,按照提出的中文聚类模型,该方法首先对文档进行SOM训练产生初步的聚类结果,然后对第一次聚类结果进行基于参考点和密度的快速聚类,理论分析和实验结果也证明了该方法适合高维中文文档的聚类,与直接聚类方法相比,该方法提高了聚类的效果,减少了计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易华容	株洲师范高等专科学校数学与计算机科学系	8	28	3.0	5.0