一种改进的k-means文档聚类初值选择算法
An adapted algorithm of choosing initial values for k-means document clustering作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001
出 版 物：《高技术通讯》 (Chinese High Technology Letters)
年 卷 期：2006年第16卷第1期
页 面：11-15页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论]
摘 要：提出了一种改进的基于最小最大原则的k-means文档聚类初始值选择算法。该方法首先构造相似度矩阵，然后利用最小最大原则对相似度矩阵进行分析，从而选择初始聚点并自动确定聚类k值。实验结果表明利用该方法找到的k值比较接近真实值。
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