搜索资源列表
gmeans
- gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式. -gmeans clustering with first variation and splitting Gmeans,a text clustering algorithm, uses 3 functions,cosine,euclidean and
Incremental_Document_Clustering
- 一个增量文本聚类的算法。 参考文献： Wai-chiu Wong, Ada Wai-chee Fu, Incremental Document Clustering for Web Page Classification. -an incremental version of the clustering algorithm. References : Wai-chiu Wong, Ada Wai-CHEE Fu, Incremental Document Clustering for
kmeansjulei
- 这是用VC++编写的K_means 聚类算法的程序，详细的运行说明在文件夹的文本说明里！-This is the preparation of the VC K_means clustering algorithm procedures, a detailed statement of the operation folder notes to the text!
wenbenwajue1232
- 关于文本挖掘的摘要,对各种聚类算法进行了分析,是个好的东西-on Text Mining summary of the various clustering algorithms to the analysis is a good thing
KMEANSII
- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1.KMIn为输入数据文本，其中，第一个参数为所要聚类点个数，第二个参数为聚类点的维数,第三个参数为所要求聚类的个数 2.KM2OUT为经过K均值聚类算法II计算后得到的结果
dsa
- 基于SOM算法实现的文本聚类，有详细的剖析与例证，希望大家喜欢
wawatextcluster
- 蛙蛙的中文文本聚类，主要采用k-means算法。wawa s text cluster using C#.
cluster_algorithm
- 包括分解聚类算法和k-均值聚类算法，内有用到的数据文本文件，开发环境Visual Studio .NET2003
featureselectionbasedongeneticalgorithm
- 利用遗传算法进行文本聚类的特征选择.把一种特征组合看作一个染色体，对其进行二进制编码，引入文本集密度作为适应度函数进行特征个体适应度的评价.
K
- K均值算法-分类器-有效抑制边缘点影响-简单有效-K-means algorithm- Classifier- effectively inhibiting the impact of edge points- simple and effective
order
- 文本聚类算法的好东西文 本聚类算法的好东西-Text clustering algorithm for text clustering algorithm good stuff good stuff good stuff text clustering algorithm
LJParser
- 聚类算法相关知识，有语料和训练文本集，可供大家学习。-AppWizard has created this application for you. This application not only demonstrates the basics of using the Microsoft Foundation classes but is also a starting point for writing your application.
dsfds
- 语义高质量中文短信文本聚类算法Semantic quality of Chinese SMS text clustering algorithm-Semantic quality of Chinese SMS text clustering algorithm
1
- 基于WEKA平台的文本聚类研究与实现 文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支，是聚类方法在文本处理领域的应用。本文对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结，利用文本语料库，基于数据挖掘工具研究并实现了文本聚类的过程。本文首先给出了文本聚类的思想和过程，回顾了文本聚类领域的已有成果，列举了文本聚类领域在特征表示、特征提取等方面的基础研究工作。另外，本文回顾了现有的文本聚类算法，以及常用的文本聚类效果评价指标。在研究了已有成果的基础上，本文利用20 Newsgroup文本语料库，
e4k-means-althogrim
- 基于K—Means的中文文本聚类算法的研究和实现。中文文本聚类的主要技术，特征选择，共享最近邻的K-Means的改进算法。基于k-Means的实现和实验。-Based on the Chinese version of K-Means clustering algorithm and implementation. The main technology of Chinese Text Clustering, feature selection, shared nearest neighbor
K-Means_Text_Cluster
- K-Means文本聚类python实现，文本聚类算法，人名排除歧义-Text Cluster by the algorithm of K-means(include texts)， discrimination of name ambiguity.
Text-clustering
- 机器学习中文本聚类算法，里面有5个文件，包含Python实现代码和测试数据。-The clustering algorithm machine learning Chinese, there are five files that contain Python implementation code and test data.
3975820
- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1 KMIn为输入数据文本,其中,第一个参数为所要聚类点个数,第二个参数为聚类点的维数,第三()
17196052
- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1 KMIn为输入数据文本,其中,第一个参数为所要聚类点个数,第二个参数为聚类点的维数,第三()
协同过滤算法
- 文本聚类(Text clustering)文档聚类主要是依据著名的聚类假设:同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。(Text clustering document clustering is based on the well-known clustering assum