基于类间距离参数估计的文本聚类评价方法

摘要：

文本聚类评价算法运用统计学当中的参数估计方法,根据类间距离信息对其分布规律中的数字特征进行参数估计.基于估计的结果确定类间距离合理的取值范围,将不合理的聚类进行调整,并通过聚类有效性判断函数最终确认调整结果.该算法有效地提高聚类结果的准确性,并为聚类算法的选择与分析提供一种可行的方法.实验结果证明了其可行性与有效性.

关键词：聚类分析、文本聚类、聚类评价、极大似然估计

所属期刊栏目：35

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"242"信息安全计划基金资助项目2007A15;黑龙江省博士后基金资助项目323630185

在线出版日期：2009-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-39,42