基于K-means的机构归一化研究

作者：孙海霞; 李军莲; 吴英杰

来源：医学信息学杂志, 2013, (07): 41-44+71.

• 机构归一
• 机构聚类
• K-means
• 频繁词集
• 相似度计算 Institutions normalization
• Institutions cluster
• K-means
• Frequent word sets
• Similarity computation

分析k-means算法的核心思想和基本步骤,借鉴现有基于频繁词集的文本聚类初始中心确定方法,提出一种面向大规模机构名称归一化处理应用的机构聚类方法,详细阐述机构聚类中心的生成、相似度算法的选择以及迭代次数问题,其实验和应用效果表现良好。

• 单位
  中国医学科学院医学信息研究所