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针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。给出了具体实现过程并将其用于文本分类中,实验表明该算法用于文本分类的有效性及其高效率。
基于核的自适应聚类及其在文本分类中的应用
【摘 要】
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针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。给出
【机 构】
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黄石理工学院计算机学院
【出 处】
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黄石理工学院学报
【发表日期】
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2008年6期
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