基于改进k-means算法的文本聚类

• 作者: 蒋丽 薛善良
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: k-means算法 共现词 词向量 相似性
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.04.004

摘要

针对原始k-means算法对聚类数k很敏感这一问题,设计一种改进的k-means算法.该算法基于共现词的原理计算词向量之间的相似性,并根据相似性阈值将数据划分为k+x个簇,再将k-means算法用于k+x个簇中.将改进后的算法应用于文本聚类中,实验结果表明,改进后的算法比原算法聚类准确性更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛善良	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	52	442	12.0	18.0
2	蒋丽	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	29	2.0	2.0