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用于文档聚类的间隔流形学习算法研究

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摘要

为有效解决文档聚类问题,提出一种基于间隔流形学习的文档聚类算法.该算法利用间隔Fisher分析将高维文档空间降维到低维特征空间,利用支持向量聚类算法进行聚类.在基准文档测试集上的实验结果表明,该算法的聚类性能优于其他常用的文档聚类算法.

著录项

来源
《计算机工程》 |2010年第15期|40-4248|共4页
作者
李昕; 钱旭; 王自强;
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作者单位

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;

北京;

100083;

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;

北京;

100083;

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;

北京;

100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
文档聚类; 流形学习; 支持向量聚类; 数据挖掘;

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