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针对传统FKCM（Fuzzy Kernel C-Means）算法中所存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷，利用核化有效性指标、稀疏格式、半监督机器学习等技术对FKCM算法进行了改进。实验证明：该算法在准确率和存储空间等方面是一种有效的文本聚类算法。
自适应半监督模糊文本聚类算法
【摘 要】
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针对传统FKCM（Fuzzy Kernel C-Means）算法中所存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷，利用核化有效性指标、稀疏格式、半监督机器学习
【机 构】
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华东交通大学机电工程学院
【出 处】
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机械工程与自动化
【发表日期】
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2008年5期
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