文件名称：文本聚类算法的质量评价 (2006年)
文件大小：407KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-14 22:49:04
自然科学 论文
利用标准的分类测试集合进行聚类质量的量化评价，选择了k―Means聚类算法、STC（后缀树聚类）算法和基于Ant的聚类算法进行了实验对比．实验结果分析表明，STC聚类算法由于在处理文本时充分考虑了文本的短语特性，其聚类效果较好；基于Ant的聚类算法的结果受参数输入的影响较大；在Ant聚类算法中引入文本特性可以提高聚类结果的质量．
文本聚类算法的质量评价 (2006年)
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