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根据文本集的中心和初始簇的中心,选择一组具有良好区分度的方向构建IMIC坐标系,在该坐标系下构造出各坐标轴的重新标度函数用于提高聚类决策的有效性。算法IMIC经过多次迭代,收敛到最终解。IMIC算法的时间复杂度与K-means保持在同一量级上。实验结果表明,IMIC算法有较好的聚类质量。
初始化簇类中心和重构标度函数的文本聚类
【摘 要】
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根据文本集的中心和初始簇的中心,选择一组具有良好区分度的方向构建IMIC坐标系,在该坐标系下构造出各坐标轴的重新标度函数用于提高聚类决策的有效性。算法IMIC经过多次迭代,收敛到最终解。IMIC算法的时间复杂度与K-means保持在同一量级上。实验结果表明,IMIC算法有较好的聚类质量。
【机 构】
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淮阴工学院计算机工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2011年11期
【基金项目】
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淮安科技计划资助项目（HAG09061）, 淮阴工学院重点基金资助项目（HGA0907）
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