【摘 要】
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根据文本信息在聚类过程中的特点构建了一种基于K-medoids的文档聚类方法,并结合文本特征提取KNN算法对训练文本进行测试,该方法首先利用K-medoids在聚类过程中实现简单、收
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,河池学院计算机与信息工程学院,河池学院图书馆
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61262072）,广西高校教育厅项目（LX2014320）,CALIS广西壮族自治区文献信息服务中心预研项目（CALISGX2014006）
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根据文本信息在聚类过程中的特点构建了一种基于K-medoids的文档聚类方法,并结合文本特征提取KNN算法对训练文本进行测试,该方法首先利用K-medoids在聚类过程中实现简单、收敛速度快的特性,再利用KNN算法在文档特征提取过程中简单、高效的特点,对训练进行聚类划分。实验结果表明,利用该方法在对文档进行聚类时,F1值、耗时及分割数等方面与KNN及CLKNN算法相比都有较大提高。
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