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基于类内距离参数估计的文本聚类评价方法是在类内距离近似服从正态分布的基础上,运用极大似然估计方法对类内距离分布函数的参数进行估计,然后基于估计的结果确定类内距离的合理取值范围,对超过范围的文本向量依据类内距离大小依次进行调整,并利用聚类评价指标来验证最终调整结果。在实验部分文章通过使用基于类内距离参数估计的文本聚类评价方法对K-means算法生成的聚类结果进行调整,一方面验证了在聚类类别数过小或与真实类别数相同时,该方法的可行性;另一方面减弱了初始类中心的选取对K-means算法的影响,提高了聚类结果的准确性。 相似文献
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时间序列分形分析的统计算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
用统计物理方法来研究时间序列的分形特征是目前的主流:通过R/S分析来研究时间序列的单分形特征,通过MF-DFA方法和配分函数法来研究其多重分形特征.文章详细介绍了以上三种方法,并阐明了他们之间的联系.考虑到已有算法缺乏统计完整性,在前人的基础上,作者提出了滑动方法,并通过模拟对新旧方法进行了比较,结果显示新方法更有助于提高序列特征研究的准确性. 相似文献
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基于共词分析的聚类算法存在的不足:①聚类过程需要事先确定聚类数目;②关键词只能被划归一个聚类,文章采用复杂网络社区检测算法改进共词分析方法,提出改进的社区检测算法CW_UEOC(Co-occurrence weighting unfold and extract overlapping communities),并对来... 相似文献
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讨论了重标极差分析(Rescaled Range Analysis,简称R/S)方法的理论基础--分数布朗运动的相关性和自相似性,以及分数高斯噪声序列的自相关指数、自相似性、长记忆性与Hurst指数之间的关系.验证了分数布朗运动当H≠1/2时不是Markov过程,以及Hurst指数与其自相似指数相同等性质.并得到了分数高斯噪声的长记忆性与Hurst指数之间的关系,从而可以通过Hurst指数来判断序列是否有长记忆性. 相似文献
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针对文本表示模型中语义信息提取不充分的问题,提出基于点互信息的CLSVSM (Co-occurrence Latent Semantic Vector Space Model)和语义增强的CLSVSM.首先利用点互信息计算关键词间的语义相似性,建立基于点互信息的CLSVSM;其次,通过潜在语义分析对关键词权重的修正,构... 相似文献
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