K-均值聚类算法的虚假评论聚类结果 用K-mean进行分析,选定初始类别中心点进行分类。 一般是随机选择数据对象作为初始聚类中心,由于kmeans聚类是无监督学习,因此需要先指定聚类数目。 层次聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。 从树的...
一种简单实用的聚类算法是k均值算法(k-means),由Stuart Lloyd于1957年提出。该算法虽然无法保证一定能够得到最优聚类结果,但实践效果非常好。基于k均值算法衍生出许多改进算法,先介绍 k均值算法,然后推导它的一个变种。 1.基本原理形式化啊定义 k均值算法所解决的问题,给定 n 个向量 d1 到 dn,以及一个整数 k,...
微博具有文本信息短(140字包括标点符号)、词量少、裂变式传播、传播速度快、用词不规范等特征,使原文本可视化研究技术框架中的聚类或分类方法提取热点话题变得困难。 R语言主要用于统计分析与数据可视化,大量新兴研究领域算法不断更新,在人工智能领域有广泛的应用,R语言亦可用相对简单地完成微博可视化工作。 我们最近有一...
K 均值聚类算法的改进及其在文本聚类中的应用的中期报告 1. 研究背景 文本数据作为网络信息资源的重要形态,具有高维、稀疏、复杂等特点,传统的分类方法因维度灾难、样本分布不均等原因难以有效处理。同时,传统的 K 均值聚类算法难以处理非凸数据集的聚类问题。因此,对 K 均值聚类算法的改进及其在文本聚类中的应用具有...
本文以中文文本聚类为研究对象,对中文文本聚类全过程进行了较为深入的研究,包括文本预处理,文本聚类。针对K均值算法(KM)和二分K均值算法(BKM)在聚类分析存在的不足,基于合作聚类思想,提出了一种改进的文本聚类算法:合作二分K均值算法(CBKM)。 本文主要的工作和取得的成果如下, ...
一种用于文本聚类的改进二分K-均值算法
文本聚类是中文文本挖掘中的一种重要分析方法。K均值聚类算法是目前最为常用的文本聚类算法之一。但此算法在处理高维、稀疏数据集等问题时存在一些不足,且对初始聚类中心敏感。本文针对这些不足,提出了用特征词向量空间模型来降低向量的维数;并提出一种新的优化初始聚类中心的算法,即根据文章的特征词选择有代表性的初始...
一种用于文本聚类的改进的K均值算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,并在保持各数据点临近位置关系情况下,把高维空间数据点映射为低维空间对应的数据点.文章采用LLE-k均值方法进行中文文本聚类研究.首先利用LLE进行降维处理,然后对得到的线性特征向量用k均值进行聚类分析,与PCA、ISOMAP和LLE算法比较,结果显示LLE-k均值算法能得到更好...
do not prefix text files with a leading underscore '_' or period '.'). The -d flag is required for the algorithm to know the dimensions of the affinity matrix. -k is t 亲合力矩阵可以在一个唯一文本文件包含 (使用上述的一线每词条格式) 或跨过每MAHOUT-978的许多 (文本文件,不要给文本文件...