搜索资源列表
2007Z
- 语义平滑文件模式聚类,代表了文本挖掘的前沿技术,和热门方向(英语原版)-semantic document clustering model, the representative of the Text Mining of advanced technology, and popular direction (English original)
一种中文文本聚类的研究.rar
- 这里设计了一个中文文本聚类模型CTCMCChinese'Pext Clustering Model)，并针对模型中涉及到的特征表示、特征提取、特征向量调整和聚类算法等问题进行了研究。
LJClusterDemo
- 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模
0010
- 基于WEKA平台的文本聚类及实现，以及常用的文本聚类效果评价指标-Text clustering based on WEKA platform and implementation, as well as common text clustering validity
File10
- Web文档聚类系统的设计与实现：数据挖掘；聚类分柝：文本挖掘；预处理；聚类组合；可 视化；欧氏距离-Web Document Clustering Design and Implementation: Data mining Clustering Hierarchical: text mining pretreatment cluster combinations visualization Euclidean distance
InformationRetrieval
- 关于信息检索技术的说明和文本聚类简介，介绍了几种主要文本聚类算法-Introduction to Information Retrieval and Text Clustering
P
- 随着信息技术的发展，以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中，对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视，并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍；然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术；接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点
ClusteringAnalysis
- java实现的K-Means文本聚类文章，采用英文撰写，需要源码的可以发邮件lixinle@yahoo.cn。-java realize the K-Means Text Clustering articles written in English to the source code can email lixinle@yahoo.cn.
text-clustering
- 文本聚类及主题挖掘相关论文合集，包括了kmeans，层次聚类，ap聚类等等相关方法-Text clustering and topic mining related collection of papers
frequent-term-based-text-clustering
- 一篇很好的基于主题的聚类方法论文，可以用在文本分类等众多领域-frequent term-based text clustering
wenbenleiju
- 基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现，这是中文信息处理的重要分支。-The text clustering algorithm based on text similarity computing research and implementation, this is an important branch of Chinese information processing.
cluster
- 提出了一种基于语义内积空间模型的文本 聚类算法. -Text proposed clustering algorithm within the semantic model based on the product space.
文本分析聚类实战
- 文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。 通过文本挖掘实现 ?Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则 ?Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类 ?Categorize：将文本划分到预先定义的类别里(Text mining is a kind of information that is extracted from a large number of text data, which may be useful. Implementa