10.3969/j.issn.1008-8245.2008.06.004
基于核的自适应聚类及其在文本分类中的应用
针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类.给出了具体实现过程并将其用于文本分类中,实验表明该算法用于文本分类的有效性及其高效率.
聚类、核方法、核函数、k-中心点、文本分类
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TP311.131(计算技术、计算机技术)
2009-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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