【摘 要】
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文本特征降维是文本自动分类的核心技术。K-means方法是一种常用的基于划分的方法。针对该算法对类中心初始值及孤立点过于敏感的问题,提出了一种改进的K-means算法用于文本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:70571087)资助
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文本特征降维是文本自动分类的核心技术。K-means方法是一种常用的基于划分的方法。针对该算法对类中心初始值及孤立点过于敏感的问题,提出了一种改进的K-means算法用于文本特征选择。通过优化初始类中心的选择模式及对孤立点的剔除,改善了文本特征聚类的效果。随后的文本分类试验表明,提出的改进K-means算法具有较好的特征选择能力,文本分类的效率较高。
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