减聚类的模糊C-均值算法在文本分类中的应用

• 作者: 柴瑞敏 王月
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 文本分类 特征选取 VSM 减聚类
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 171-174,209
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 5023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2010.03.041

摘要

首先,选择合适的文本集合,并且对文本进行分词处理,然后,进行文档内部特征词的提取,通过采用词频统计的方法对文本向量进行降维处理,从而选择最佳的特征向量.最后,将非数值的文本数据进行量化处理后,利用减聚类优化的模糊C-均值算法对文本集合进行聚类,从而提高文本聚类的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴瑞敏		20	225	7.0	15.0
2	王月		4	2	1.0	1.0