Indexed by:
Abstract:
K中心点算法是一个常用的聚类算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极值,计算代价太高.本文先构造一个运用余弦相似度的K中心点文档聚类算法,然后提出一个改进算法,该算法不增加计算的复杂性,显著改进文档的聚类结果.最后,将该改进算法作为局部搜索过程嵌入到迭代局部搜索结构中,构造一个基于K中心点的迭代局部搜索文档聚类算法,进一步改进了文档聚类结果.试验结果表明该算法显著改进了文档聚类结果.
Keyword:
Reprint 's Address:
Email:
Version:
Source :
兰州大学学报:自然科学版
ISSN: 0455-2059
CN: 62-1075/N
Year: 2005
Issue: 5
Volume: 41
Page: 88-91
Cited Count:
SCOPUS Cited Count:
ESI Highly Cited Papers on the List: 0 Unfold All
WanFang Cited Count:
Chinese Cited Count: -1
30 Days PV: 0
Affiliated Colleges: