【摘 要】
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该文提出基于高斯加权距离以及聚类重构机制的K-NN文本聚类算法。文章提出K-NN近邻域的概念,通过高斯加权的近邻域算法实施K-NN聚类。利用高斯函数根据样本与聚类中心的距离
【基金项目】
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国家自然科学基金（61363028）
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该文提出基于高斯加权距离以及聚类重构机制的K-NN文本聚类算法。文章提出K-NN近邻域的概念,通过高斯加权的近邻域算法实施K-NN聚类。利用高斯函数根据样本与聚类中心的距离为样本赋权,计算聚类距离。基于近邻域权重和聚类密度对形成的聚类实施重构,实现聚类数目的自适应调整。使用拆分算子拆分稀疏聚类并调整异常样本;使用合并算子合并相似聚类。实验显示聚类重构机制能够有效地提高聚类的准确率及召回率,增加聚类密度,使得形成的聚类结果更加合理。
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