【摘 要】
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无监督的聚类算法在中文网络信息处理中有着广泛的应用。由于存在大量的中文词语,适当的特征提取算法,可以降低计算资源消耗,提高聚类质量。但当前使用的无监督特征选取算法
【机 构】
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中国科学技术大学电子与信息工程系,合肥 230027
【出 处】
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2007年全国网络与信息安全技术研讨会
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无监督的聚类算法在中文网络信息处理中有着广泛的应用。由于存在大量的中文词语,适当的特征提取算法,可以降低计算资源消耗,提高聚类质量。但当前使用的无监督特征选取算法需要采用较多的参数,特征提取的结果与参数和数据集相关,具有随机性和过拟合的缺点。本文提出了基于规则化的词分布的无监督特征提取算法,通过对不同的规则化算法和不同数据集的实验结果表明,此算法简单、有效、稳定和普适。实验验证了不同聚类结果评价方法具有相似的变化特性,LTC向量化算法的结果总是优于其它向量化算法。
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