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搜索资源 - kmeans text clustering
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文本聚类算法源码，包含tf.idf计算的实现，采用java语言编写-text cluster algorithm, including the computation of tf.idf ,written by Java
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kmeans文本聚类算法的简单实现，是用JAVA实现的-kmeans a simple realization of the text clustering algorithm is implemented using JAVA
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基于opencv的kmeans聚类实现
输入文本数据，进行聚类输出-Opencv-based clustering of kmeans the input text data, clustering output
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从文本文件读入文本，分词，去停顿词，然后利用kmeans进行文本聚类-Text Clustering with K means
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K-means算法实现文本聚类，Java实现的版本-K-means algorithm for text clustering
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对文本聚类的向量空间模型机制VSM以及Kmeans等讲解比较详细，是研究文本聚类的好书籍-Clustering of text vector space model to explain the mechanism of VSM and Kmeans and other more detailed, study of text clustering is a good book
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通过Kmeans算法实现的文本分类程序，用java写的。-A text clustering program written in java.
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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
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java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。-The kmeans algorithm java, and can handle any dimension vector. And write text clustering results.
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Text Clustering, Kmeans Cluster Stop word Handler TermVector TFIDFMeasure Tokeniser
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基于KMeans的文本聚类算法，支持文本输入，简单易懂-KMeans clustering algorithm based on text, support for text input, easy to understand
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k-means算法是文本聚类经典算法，也是数据挖掘十大经典算法之一。k-means算法Java实现。-k-means algorithm is a classical algorithm text clustering, data mining is one of the ten classic algorithms. k-means algorithm is implemented in Java.
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本程序使用java代码实现一个文本聚类操作，采用的方法是kmens-a simple code of text clustering using kmeans
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算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现(Algorithm idea: extract the TF/IDF weight of the document, then calculate the distance between two multidimensional vectors by cosine theorem, calculate the similarity
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jieba分词将中文文本进行分词处理，将分词后的结果使用word2vec转化成词向量，使用kmeans将中文文本进行聚类(Jieba participle segmenting Chinese text, transforming the result of word segmentation into word vector using word2vec, and clustering Chinese text using kmeans.)
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