【摘 要】
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K-means聚类算法在数据挖掘聚类分析方法中是一个基本的、使用最广泛的划分算法。为了对数字图书馆中大量的数字资源进行更加有效、快速的聚类,文中针对传统的K-means算法存
【机 构】
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燕山大学信息化处,燕山大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金面上项目（F2013203324）
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K-means聚类算法在数据挖掘聚类分析方法中是一个基本的、使用最广泛的划分算法。为了对数字图书馆中大量的数字资源进行更加有效、快速的聚类,文中针对传统的K-means算法存在的问题,结合数字图书馆数字资源的特征,提出了一种改进的基于关键词特征向量的初始聚类中心选择算法,并在此基础上对传统的K-means聚类算法进行了改进,用于对数字资源进行聚类,并进行了算法的实验验证。通过对实验结果的分析证明,文中提出的算法降低了数字资源聚类的代价,提高了聚类的效率,从而验证了算法的可行性。
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