| 基于K-Means算法的混合聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 叶飞,李欣冉. 基于K-Means算法的混合聚类算法研究[J]. 阜阳师范学院学报(自然科学版), 2012, 29(2): 66-68,85 |
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| 作者姓名： | 叶飞 李欣冉 |
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| 作者单位： | 1. 合肥工业大学信息工程学院,安徽合肥230002 六安职业技术学院信息工程系,安徽六安237005
2. 合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥,230002 |
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| 基金项目： | 安徽省高校省级自然科学研究项目 |
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| 摘 要： | 在使用K-Means进行文本聚类的研究中,针对K-Means算法缺点,提出了利用DBSACN算法确定参数K的方法,将基于密度的聚类算法应用于特征选取上,使得K值计算有了一定的确定性,从而提高了聚类质量。这种将多种算法混合运用的方法,为文本聚类算法的设计提供一个新的方向。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 文本聚类 聚类算法 K-Means DBSCAN |
Research on Hybrid clustering algorithm based on K-Means algorithm |
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| YE Fei,a,LI Xin-ran. Research on Hybrid clustering algorithm based on K-Means algorithm[J]. Journal of Fuyang Teachers College:Natural Science, 2012, 29(2): 66-68,85 |
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| Authors: | YE Fei a LI Xin-ran |
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| Affiliation: | 1b(1a.School of Computer and Information,1b.School of Mechanical and Automotive Engineering, Hefei University of Technology,Hefei Anhui 230002,China; 2.Department of Information Engineering,Lu’an College of Professional Technology,Lu’an Anhui 237005,China) |
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| Abstract: | In the K-Means document clustering for the shortcomings of the K-Means algorithm Document Clustering,it is proposed to use DBSCAN algorithm to determine the constant K,the density-based clustering algorithm in feature selection,making the determination of the K value no longer in randomness,thereby improving the quality of the clustering.The idea of this hybrid clustering algorithm provides a new direction for design of text clustering algorithm. |
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| Keywords: | Data Mining Document Clustering Clustering algorithm K-Means DBSCAN |
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