一种改进的k-means中文文本聚类算法

• 作者: 李安民 龚静
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: k-means算法 文本聚类 中文文本 层次聚类
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 3455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2008.02.014

摘要

提出了k-means聚类算法中选取初始聚类中心及处理孤立点的新方法,改进了 k-means算法对初始聚类中心和孤立点文本很敏感的不足之处,并将改进后的算法应用于中文文本聚类中.实验结果表明,改进的算法较原算法在准确率上有较大提高,并且具有更好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李安民	湖南环境生物职业技术学院信息技术系	12	39	3.0	6.0
2	龚静	湖南环境生物职业技术学院信息技术系	61	321	10.0	15.0