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暴自强

作品数:2 被引量:5H指数:2
供职机构:重庆大学计算机学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇语义分析
  • 2篇谱聚类
  • 2篇潜在语义
  • 2篇潜在语义分析
  • 2篇聚类
  • 2篇LSA
  • 1篇奇异值
  • 1篇奇异值分解
  • 1篇中文
  • 1篇文本
  • 1篇文本聚类
  • 1篇相似矩阵
  • 1篇矩阵
  • 1篇聚类分析

机构

  • 2篇重庆大学

作者

  • 2篇暴自强
  • 1篇熊忠阳
  • 1篇张玉芳
  • 1篇李智星

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 2篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
结合LSA的中文谱聚类算法研究被引量:3
2010年
传统的文本谱聚类需要的文本相似矩阵依赖于向量空间模型,忽略了词与词之间的语义关系,存在词频维数过高、计算代价高等问题。针对这些问题,提出了一种基于潜在语义分析(latent semantic analysis,LSA)的文本相似矩阵构造方法,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)降维,在低维的语义空间表示文本,以此来提高同类文本间的语义相似度,并进行了相关对比实验。在该实验中,改进方法的聚类效果要好于传统的方法,从而验证了改进方法的有效性和可行性。
熊忠阳暴自强李智星张玉芳
关键词:文本聚类潜在语义分析奇异值分解谱聚类
结合LSA的文本谱聚类算法研究
传统的聚类分析算法最常见的比如k-means算法和EM算法,这些算法都是建立在凸球形的样本空间上,当样本空间不为凸时,算法会陷入局部最优。谱聚类算法能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。它可以将一个复杂的...
暴自强
关键词:聚类分析潜在语义分析谱聚类相似矩阵
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共1页<1>
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