基于K均值和aiNet的两阶段文本聚类算法

• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 文本聚类 向量空间模型 人工免疫网 k均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2009,（30）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 186-187,181
• 页数: 3页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2009.30.077

摘要

为了克服基于aiNet的文本聚类算法在处理高维数时性能下降的缺点,设计一种基于聚类中心的虚拟坐标映射机制的文本表示模型,实现文本向量模型的降维技术.在文本进行K均值聚类后,对文本向量进行降维,再将其作为aiNet文本聚类的输入.实验表明,通过两阶段的算法对文本进行聚类,有效提高了aiNet文本聚类质量.