基于模糊核的自适应半监督文本聚类算法

摘要：

针对传统(Fuzzy Kernel C-Means,FKCM)算法中所存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷,本文利用核化的有效性指标、稀疏格式和半监督机器学习等技术对FKCM算法进行了改进。实验证明,本文所提出的算法在准确率以及节省运行时间和存储空间等方面是一种有效的文本模糊聚类算法。

关键词： 文本聚类 半监督机器学习 模糊核

作者: 赵培坤 周新建

作者单位: 华东交通大学机电工程学院 江西南昌 330013

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008中国计算机大会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 176-182

在线出版日期: 2008-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）