【摘 要】
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本文提出了一种新的基于词频和文档频率的特征词权重计算方法ETFC.首先构造了新的函数作为特征词的类别区分度,加强了低文档频数特征词的类别区分能力.然后运用k-means算法进行
【机 构】
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西安交通大学数学与统计学院,太原卫星发射中心测量控制站
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(xjj2009068)~~
论文部分内容阅读
本文提出了一种新的基于词频和文档频率的特征词权重计算方法ETFC.首先构造了新的函数作为特征词的类别区分度,加强了低文档频数特征词的类别区分能力.然后运用k-means算法进行聚类实验.结果表明,改进后的权重算法ETFC比现有的权重算法TFIDF和TFC在聚类纯度和算法的稳定性方面均有较大提高,从而表明改进策略是可行的.
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