基于信息粒度的文本聚类算法

摘要：

根据文本对象数据的高维性,稀疏性的特点,提出一种基于信息粒度原理的文本聚类方法.首先在给出文本的稀疏特征,文本的稀疏特征向量,文本的稀疏相似度,等价关系隶属度,广义的等价关系等定义的基础上,利用信息粒度原理生成初始聚类,然后提出并理论推导类间相似度的计算方法,进行类的归并.该算法聚类过程不依赖于输入样本的排列顺序,文本数据的有效压缩提高了算法的执行效率.

关键词：信息粒度、数据压缩、等价关系隶属度、文本聚类

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：南京林业大学高学历人才基金项目163040033

在线出版日期：2010-01-22（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：5171-5174