基于向量空间模型的文档聚类研究

• 作者: 许伟佳
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 文档聚类 K-MEANS算法 向量空间模型 权重评价函数 最大最小距离
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 页码范围: 7281-7283
• 页数: 3页
• 分类号: TP311

摘要

文档聚类在Web文本挖掘中占有重要地位．是聚类分析在文本处理领域的应用。文章介绍了基于向量空间模型的文本表示方法，分析并优化了向量空间模型中特征词条权重的评价函数，使基于距离的相似性度量更为准确。重点分析了Web文档聚类中普遍使用的基于划分的k-means算法．对于k-means算法随机选取初始聚类中心的缺陷．详细介绍了采用基于最大最小距离法的原则，结合抽样技术思想，来稳定初始聚类中心的选取，改善聚类结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许伟佳	同济大学软件学院	2	7	1.0	2.0