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基于改进BIRCH聚类算法的评价对象挖掘 被引量：2
1
作者 王梦遥 王晓晔 +1 位作者 洪睿琪 柴晓瑞 《软件》 2019年第11期9-12,61,共5页
本文对于意见挖掘领域中的评价对象的修剪和聚类问题,提出使用K-means聚类算法和BIRCH聚类算法相结合的方式来进行评价对象的修剪和聚类。利用BIRCH算法类别聚类的功能对评价对象进行聚类,并删除包含较少数据的簇来实现修剪评价对象;再... 本文对于意见挖掘领域中的评价对象的修剪和聚类问题,提出使用K-means聚类算法和BIRCH聚类算法相结合的方式来进行评价对象的修剪和聚类。利用BIRCH算法类别聚类的功能对评价对象进行聚类,并删除包含较少数据的簇来实现修剪评价对象;再通过对于剩下的簇使用K-means聚类算法来获得最优评价对象。这种修剪聚类方法与以往的基于PMI算法修剪然后基于K-means聚类算法相比,减少了评价对象修剪时对语料库的依赖,最终聚类的结果更加精准,而且BIRCH算法采用一次扫描数据库的策略,可以有效提高速度。 展开更多
关键词 名词词组模式 BIRCH聚类算法 K-MEANS聚类算法 PMI算法
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