基于層次式凝聚聚類的文本聚類算法的實(shí)現(xiàn).docx
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基于層次式凝聚聚類的文本聚類算法的實(shí)現(xiàn),the implementation of text clustering algorithm based on hierarchical clustering algorithm1.76萬(wàn)字 34頁(yè)原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)摘要 文本聚類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，是劃分文本與處理數(shù)...
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基于層次式凝聚聚類的文本聚類算法的實(shí)現(xiàn)
The Implementation of text Clustering Algorithm based on
Hierarchical Clustering Algorithm
1.76萬(wàn)字 34頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)
摘要 文本聚類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，是劃分文本與處理數(shù)據(jù)的重要方法和手段，文本聚類已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外各領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。文本聚類算法主要分為基于層次的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于模型的方法、基于密度的方法。凝聚的層次聚類是一種自底向上的策略，首先將每個(gè)對(duì)象作為一個(gè)簇，然后合并這些原子簇為越來(lái)越大的簇，直到所有的對(duì)象都在一個(gè)簇中，或者某個(gè)終結(jié)條件被滿足。
論文主要研究了如何將文本集表示成為數(shù)學(xué)上可分析處理的形式，用中文分詞組件對(duì)文本信息進(jìn)行預(yù)處理（分詞、切詞、去除無(wú)用詞），用向量空間模型建立文本信息特征，最后基于Java實(shí)現(xiàn)了基于層次式凝聚類文本聚類的系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：文本聚類 層次式凝聚類 AGENES 文本預(yù)處理 權(quán)重計(jì)算
The Implementation of text Clustering Algorithm ba
Hierarchical Clustering Algorithm
1.76萬(wàn)字 34頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)
摘要 文本聚類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，是劃分文本與處理數(shù)據(jù)的重要方法和手段，文本聚類已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外各領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。文本聚類算法主要分為基于層次的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于模型的方法、基于密度的方法。凝聚的層次聚類是一種自底向上的策略，首先將每個(gè)對(duì)象作為一個(gè)簇，然后合并這些原子簇為越來(lái)越大的簇，直到所有的對(duì)象都在一個(gè)簇中，或者某個(gè)終結(jié)條件被滿足。
論文主要研究了如何將文本集表示成為數(shù)學(xué)上可分析處理的形式，用中文分詞組件對(duì)文本信息進(jìn)行預(yù)處理（分詞、切詞、去除無(wú)用詞），用向量空間模型建立文本信息特征，最后基于Java實(shí)現(xiàn)了基于層次式凝聚類文本聚類的系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：文本聚類 層次式凝聚類 AGENES 文本預(yù)處理 權(quán)重計(jì)算
