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  1. 文本聚类综述（2008）pdf

  2. 本文首先讨论了文本聚类(Textclustering，的应用，然后对文本聚类算法、聚类关健技术进行了综述。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：kaiyan0308

  1. 论文:一种改进的k_means中文文本聚类算法

  2. 论文:一种改进的k_means中文文本聚类算法 pdf文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-08
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：mb25chen

  1. kmeans文本聚类算法

  2. kmeans文本聚类算法的简单实现，是用JAVA实现的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-18
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：gdufs_iiip

  1. 文本层次聚类算法和划分算法

  2. 文本聚类层次算法和K-Means算法的有机结合C#开发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-06
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：hwlchina

  1. 一种改进的k—means中文文本聚类算法

  2. 一种改进的k—means中文文本聚类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-12
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：gaizai

  1. C#实现k均值聚类算法（调试通过）

  2. 用C#实现的k均值文本聚类算法，已经调试通过

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-04-27
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：kang2004wei

  1. C++实现k均值聚类算法

  2. C++实现k均值文本聚类算法，已经调试通过，欢迎学习使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-27
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：kang2004wei

  1. C#文本聚类算法实现

  2. 一个基于C#的文本聚类算法 /// /// 该聚类的数据成员索引 /// internal List CurrentMembership = new List(); /// /// 该聚类的中心 /// internal double[] Mean; /// /// 该方法计算聚类对象的均值 /// /// public void UpdateMean(double[][] coordinates) { // 根据 mCurrentMembership 取得原始资料点对象 coo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-19
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：frjcy

  1. 一种改进的文本聚类算法

  2. 一种改进的文本聚类算法的文献资料 数据挖掘的一种技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-24
    • 文件大小：234kb
    • 提供者：runyangxingzhe

  1. c#文本聚类算法实现

  2. c#文本聚类算法实现

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-10-08
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：lipengwadrznl

  1. 文本聚类算法实现

  2. k均值算法文本聚类的具体实现过程 思路：计算两篇文档的相似度，最简单的做法就是用提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离。能计算两个文本间的距离后，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类了。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-08-16
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：q383965374

  1. 文本聚类算法的设计与实现

  2. 文本聚类算法的设计与实现文档相似度计算是一种常见的信息分类和信息挖掘方法，在信息检索、数据挖掘、机器翻译、相似性检测等领域有着广泛的应用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：baidu_14922881

  1. [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像源码

  2. 该资源主要参考我的博客： [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937 包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。 本文主要讲述以下几点： 1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词)； 2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类； 3.使用PAC进行

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-20
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：eastmount

  1. 文本聚类算法的比较和分析

  2. 一篇关于几种文本聚类算法的介绍的论文，同时对几种算法进行了比较和分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-26
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：cathyjf1212

  1. 基于改进粒子群和K-Means的文本聚类算法研究.pdf

  2. 基于改进粒子群和K-Means的文本聚类算法研究.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-24
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于并行信息瓶颈的多语种文本聚类算法

  2. 基于并行信息瓶颈的多语种文本聚类算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于非负矩阵分解的双约束文本聚类算法

  2. 在正交三重NMF模型中，加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息，将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词一文档矩阵进行分解，获得文本聚类结果。与多种传统半监督文本聚类算法的对比结果表明，该算法具有较高的聚类精度，能提供更准确和有效的聚类结果。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Kolmogorov复杂性的文本聚类算法改进

  2. 基于Kolmogorov复杂性的文本聚类算法改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：254kb
    • 提供者：weixin_38632006

  1. 基于并行信息瓶颈的多语种文本聚类算法

  2. 聚类算法在抽取文本数据中的模式结构时,忽略多个语种信息之间潜在的互补作用,得到的模式结构不.能充分反映数据的内在信息. 针对此问题,文中提出基于并行信息瓶颈的多语种文本聚类算法. 首先使用词袋模型.为文本数据的不同语种信息构建相应的相关变量. 然后将多种相关变量引入并行信息瓶颈方法,通过最大化地保.存模式结构与多个相关变量之间的信息,使得到的模式结构能够反映数据的多个语种信息. 最后提出基于信息论.的抽取合并方法优化文中算法的目标函数,保证其收敛到局部最优解. 实验表明,文中算法能有效处理文本数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1001kb
    • 提供者：weixin_38694355

  1.  文本聚类算法在舆情监控中的应用分析

  2. 为满足网络舆情监控系统中话题发现的需要，并克服经典single-pass算法在处理网络文本聚类时受输入顺序及精度较低的不足，本文对single-pass聚类算法进行改进，通过采用average-1ink策略及引入"代"的思想分批聚类，在借鉴single-pass聚类方法简单高效的同时，又克服了其缺点，兼顾了网络话题发现的实时性和准确性，通过实验分析改进后的single-pass算法比single-pass算法在漏检率、误检率和耗时方面都有很大改观。实验证明改进的算法在提高话题发现准确度上的有效性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：754kb
    • 提供者：weixin_38606019
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