Web文档聚类中k-means算法的一种改进算法

• 作者: 冯志勇 王子兴
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文档聚类 k-means算法 向量空间模型 相似性度量 权重评价函数
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2007.08.003

摘要

文章介绍了Web文档聚类中普遍使用的基于分割的k-means算法,分析了k-means算法所使用的向量空间模型和基于距离的相似性度量的局限性,从而提出了一种改善向量空间模型以及相似性度量的方法.实验表明,改进后的k-means算法不仅保留了原k-means算法效率高的优点,而且具有更高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯志勇	天津大学计算机科学与技术系	146	1072	17.0	24.0
2	王子兴	天津大学计算机科学与技术系	2	10	2.0	2.0