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公开(公告)号：CN110555110A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910857061.2
申请日：2019-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种将K-means与证据累积相结合的文本聚类方法，涉及文本聚类技术。目的是为了解决传统的文本聚类方法一致性、准确性、以及稳定性差的问题。本发明所述的方法为：步骤一一、始化共协矩阵；步骤一二、投票；步骤一三、标准化共协矩阵；步骤二一、初始化相似矩阵；步骤二二、更新相似矩阵；步骤二三：构建最小生成树和剪枝。证据累积策略同时考虑多种不同的聚类结果，可以用于平滑由多次运行k-means算法产生的不同聚类结果之间的差异，能够大大提高结果的可靠性、一致性以及准确率。
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