[1]沈亚田 沈夏炯 张磊.基于图划分的谱聚类算法在文本挖掘中应用[J].计算机技术与发展,2009,(05):96-98.
　SHEN Ya-tian,SHEN Xia-jiong,ZHANG Lei.Application of Spectral Cluster Algorithm Based on Graph Partition in Text Mining[J].,2009,(05):96-98.
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基于图划分的谱聚类算法在文本挖掘中应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年05期
页码:
96-98
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Application of Spectral Cluster Algorithm Based on Graph Partition in Text Mining
文章编号:
1673-629X（2009）05-0096-03
作者:
沈亚田 沈夏炯 张磊
河南大学计算机与信息工程学院
Author(s):
SHEN Ya-tian;  SHEN Xia-jiong;  ZHANG Lei
College of Computer ＆ Info. Eng. ,Henan University
关键词:
谱聚类; 邻接矩阵; 文本挖掘; 正则割; Laplancian矩阵
Keywords:
spectral cluster;  adjacent matrix;  text mining;  normalized cuts;  Laplancian matrix
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
传统文本挖掘算法都是建立在凸球形的样本空间上，当样本空间不为凸时，算法就陷入“局部”最优。为了满足“全局”最优，引进了无向图结构表示文档之间的相似关系，由无向图建立文档之间的相邻接矩阵，谱聚类算法是通过对邻接矩阵进行分析，导出聚类对象的新特征，利用新的特征对原数据进行聚类。通过实验对该算法和其他的文本挖掘的算法进行分析比较，实验结果表明该算法聚类效果比传统数据挖掘方法好。最后指出谱聚类的不足和进一步的研究方向
Abstract:
Traditional text mining algorithms are based on the sample of spherical convex space, when sample space is not convex, the algorithm performance on a ＂local＂ optimization, introduced no direction graph to map similar relationship between documents, then s

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备注/Memo

备注/Memo:
河南省自然科学基金项目（0311011700）沈亚田（1982-），男，硕士研究生，研究方向为文本挖掘和信息检索沈夏炯，教授，硕士生导师，研究方向为概念格、信息检索、知识发现。
更新日期/Last Update: 1900-01-01