基于改进K-medoids算法的科技文献特征选择方法

• 作者: 李俊州 武莹
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征选择 K-medoids算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 541-545
• 页数: 5页
• 分类号: TP392
• 字数: 4459字
• 语种: 中文

摘要

根据科技文献的结构特点搭建了一个四层挖掘模式,并结合K-medoids算法提出了一个特征选择方法,该选择方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次,然后通过K-medoids算法聚类对前3层逐层实现特征词提取,紧接着再使用Aprori算法找出第4层的最大频繁项集,并作为第4层的特征词集合.同时,由于K-medoids算法的精度受初始中心点影响较大,为了改善该算法在特征选择中的效果,论文又对K-medoids算法的初始中心点选择进行优化.实验结果表明,结合优化K-medoids的四层挖掘模式在科技文献分类方面有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武莹	开封大学软件职业技术学院	15	17	3.0	3.0
2	李俊州	开封大学艺术设计学院	18	14	2.0	3.0