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基于余弦与模糊集相似度度量的文本文档比较聚类

信息检索 2015-05-04 v1

作者: Manan Mohan Goyal , Neha Agrawal , Manoj Kumar Sarma , Nayan Jyoti Kalita

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摘要

考虑到对聚类的高需求，本文重点研究并实现了使用两种不同相似度度量的K-means聚类。我们尝试使用两种不同的度量对文档进行聚类，而非采用欧氏距离进行聚类。此外，基于聚类准确性，对模糊相似度度量与余弦相似度度量进行了比较。形成聚类时的开始时间与结束时间参数被用于确定最优相似度度量。

关键词

k-means聚类文本文档聚类余弦相似度模糊相似度度量相似度度量聚类准确性最优相似度

引用

@article{arxiv.1505.00168,
  title  = {Comparison Clustering using Cosine and Fuzzy set based Similarity Measures of Text Documents},
  author = {Manan Mohan Goyal and Neha Agrawal and Manoj Kumar Sarma and Nayan Jyoti Kalita},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00168},
  year   = {2015}
}

备注

4 pages, International Conference on Computing and Communication Systems 2015 (I3CS'15), ISBM: 978-1-4799-5857-01, 2015