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为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类忽略概念的内涵及缺少概念间的联系,设计和改进了基于本体和相似度的文本聚类方法TCBOS(textclusteringbasedonontolog
基于多重集合,对Z.Pawlak粗集意义下的概率粗糙集模型的论域进行了扩展,提出了基于多重集的概率粗糙集模型,即多重概率粗糙集模型,给出了该模型的完整定义、相关定理和重要性质,其中包括多重论域定义、多
基于粒子群优化的模糊文本聚类研究,柴瑞敏,王月,针对模糊文本聚类算法对输入顺序以及初始点的敏感的问题,提出了一种粒子群群优化的改进模糊聚类算法。该算法采用粒子群优化算法
聚类分析是一种非常重要的聚类工具,被广泛应用在各科学领域的聚类问题中。其中,弹性网络是一种较好的聚类分析算法,尤其在高维空间有很大优势。提出了一种新的聚类弹性网络算法CENA(ClusteringEl
关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究,指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此,在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上,讨论了将
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