提出一种自动文本聚类方法,应用遗传算法进行全局和快速的文本特征项选择以实现降维处理,引入概率匿名思想,根据文本中不同特征项权重的组合,基于动态规划设计一个优化的多项式时间聚类算法,将文本集划分成适当个数的分区,并对每个分区进行聚类,从而形成初始聚类,采用相同方法对所有初始聚类进行再聚类,形成最终的文本聚类。实验结果表明,该方法既能实现文本特征项的有效选择,又能较好地改善文本聚类效果和性能。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
