分级与密度相结合的Web文本聚类算法

来源 :太原师范学院学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jianjiantao456

【摘要】

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考虑到实验数据的大规模及样本数据形状的复杂性等特点,提出一种基于分级聚类与DBSCAN聚类相结合的HL-DBSCAN聚类算法,避免了DBSCAN的聚类算法较大的时间复杂度,适用性更广,

【作者】

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林国平

【机构】

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漳州师范学院数学与信息科学系

【出处】

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太原师范学院学报：自然科学版

【发表日期】

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2008年3期

【关键词】

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分级聚类 DBSCAN算法 WEB文本分类 hierarchical clusteringDBSCAN algorithmweb text clustering

【基金项目】

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国家自然科学基金项目（项目编号：10671173）资助.

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考虑到实验数据的大规模及样本数据形状的复杂性等特点,提出一种基于分级聚类与DBSCAN聚类相结合的HL-DBSCAN聚类算法,避免了DBSCAN的聚类算法较大的时间复杂度,适用性更广,更能体现一个聚簇的规律,提高分类精度.通过实验与结果分析,取得较好的聚类结果,证明了该算法在文本聚类处理中的可行性.

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