文本聚類的研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文主要對(duì)文本挖掘中的聚類進(jìn)行了研究。 研究工作主要集中在以下幾點(diǎn)：1) 分析了文本預(yù)處理過(guò)程中特征項(xiàng)粒度的選擇問(wèn)題以及不同特征選擇方法的性能。結(jié)合所介紹的方法對(duì)真實(shí)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行了預(yù)處理。2) 闡述了常用的二種文本表示模型，并提出將潛在語(yǔ)義索引(LSI)應(yīng)用到向量空間模型中，以減少特征集空間；同時(shí)研究了特征項(xiàng)的權(quán)重計(jì)算方法，并利用信息熵和特征項(xiàng)長(zhǎng)度等信息對(duì)經(jīng)典的tf*idf權(quán)重計(jì)算公式進(jìn)行了改進(jìn)。3) 簡(jiǎn)單介紹了幾種常用的文本分類/

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