文本挖掘中的分类与聚类研究

数据不仅是一种资源,更是一种财富。在大数据应用领域中,金融数据分析被视为一个很有前景的方向。股票分析一直是金融领域一个很热门的话题,而且涉及多个领域的知识。在此之前,人们更多的是采用基本分析,即通过宏

研究生毕业论文DBSCAN就是一种基于密度的方法，该算法的显著优点是速度快，可以发现任意形状的聚类和噪声点。但是当数据量非常庞大时，该算法对主存要求较高；而且需要定义一个全局变量Eps，如果这个全局变

基于聚类算法的Web日志挖掘，徐翔，谢东亮，随着互联网的迅速发展，WWW网站中的日志信息现已呈现出爆炸式增长趋势。为了能充分挖掘Web日志中潜在的有效信息，本文提出一种Web日

随着AIS（Automatic Identification System）技术的广泛应用，基于AIS数据的船舶轨迹聚类方法在海洋科学和交通管理领域引起了广泛关注。这一方法的研究旨在通过深入挖掘AIS

第一章绪论第二章文本聚类的语义特征降维研究第三章基于容错粗糙集技术的搜索结果聚类算法第四章基于频繁词集挖掘的文本聚类研究第五章基于自动文摘的Web检索

聚类算法的分类及应用，介绍了聚类算法可分为基于模型、网格、层次、密度、划分的算法；重点介绍了基于划分的算法：Kmeans算法，以及算法中距离的不同计算方式

Application Research of Clustering Algorithm Based on Web Text

智能搜索中中文网页分类和聚类的初步研究.nh

Research on web text mining

基于Ant-Tree算法的短文本聚类研究，吴勇，李仁发，短文本由于词频过低，使用常规的聚类算法如K-means效果不理想，难得到可接受的准确度。而最近结合使用生物启发及聚类内部有效性测��