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针对DBSCAN算法采用全局参数Eps、对高维数据处理能力不足等问题,提出一种改进算法,该算法结合蚁群聚类算法实现数据集的划分以获取参数Eps的值组,然后根据不同的Eps值分别调用DBSCAN算法,从而实现对Web文本的聚类。实验结果表明,改进后的算法的有效性有所提高。
一种基于密度的Web文本聚类算法
【摘 要】
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针对DBSCAN算法采用全局参数Eps、对高维数据处理能力不足等问题,提出一种改进算法,该算法结合蚁群聚类算法实现数据集的划分以获取参数Eps的值组,然后根据不同的Eps值分别调
【机 构】
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池州学院数学计算机科学系
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2015年3X期
【基金项目】
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池州学院院级科研项目(2011ZR003)
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