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文件名称:cluster-test-VO.2

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基于C++语言，利用K均值及其改进方法实现短文本的聚类，其中利用最远距离法实现的聚类中心初始化-Based on the C++ language, the use of K-means clustering and improved methods to achieve short text clustering centers which use the law to achieve the most remote initialization
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cluster-test-VO.2/ArticlesInPerCluster.txt
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cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cl.command.1.tlog
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/CL.read.1.tlog
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/CL.write.1.tlog
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cluster.Build.CppClean.log
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cluster.exe.intermediate.manifest
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cluster.lastbuildstate
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cluster.log
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/Cluster.obj
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cluster.vcxprojResolveAssemblyReference.cache
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/cluster.write.1.tlog
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/ITokeniser.obj
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cluster-test-VO.2/cluster/Debug/link.read.1.tlog
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/link.write.1.tlog
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cluster-test-VO.2/cluster/Debug/mt.write.1.tlog
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cluster-test-VO.2/cluster/Debug/TFIDFMeasure.obj
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/Tokeniser.obj
cluster-test-VO.2/cluster/Debug/vc100.idb
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cluster-test-VO.2/cluster/input.txt
cluster-test-VO.2/Debug/
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cluster-test-VO.2/Debug/cluster.ilk
cluster-test-VO.2/Debug/cluster.pdb
cluster-test-VO.2/InfoFromWeka.dat
cluster-test-VO.2/input.txt
cluster-test-VO.2/ipch/
cluster-test-VO.2/ipch/cluster-ed54da5c/
cluster-test-VO.2/ipch/cluster-ed54da5c/cluster-c5612a6e.ipch
cluster-test-VO.2/keywordsinfo.dat
cluster-test-VO.2/mydict.dat
cluster-test-VO.2/tobeClustered.arff

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