机械工程与自动化
機械工程與自動化
궤계공정여자동화
MECHANICAL ENGINEERING & AUTOMATION
2008年
5期
23-25
,共3页
文本聚类%半监督机器学习%FKCM
文本聚類%半鑑督機器學習%FKCM
문본취류%반감독궤기학습%FKCM
针对传统FKCM(Fuzzy Kernel C-Means)算法中所存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷,利用核化有效性指标、稀疏格式、半监督机器学习等技术对FKCM算法进行了改进.实验证明:该算法在准确率和存储空间等方面是一种有效的文本聚类算法.
針對傳統FKCM(Fuzzy Kernel C-Means)算法中所存在的聚類數目需要事先確定、易陷入跼部最優、收斂速度緩慢、對孤立點敏感等缺陷,利用覈化有效性指標、稀疏格式、半鑑督機器學習等技術對FKCM算法進行瞭改進.實驗證明:該算法在準確率和存儲空間等方麵是一種有效的文本聚類算法.
침대전통FKCM(Fuzzy Kernel C-Means)산법중소존재적취류수목수요사선학정、역함입국부최우、수렴속도완만、대고립점민감등결함,이용핵화유효성지표、희소격식、반감독궤기학습등기술대FKCM산법진행료개진.실험증명:해산법재준학솔화존저공간등방면시일충유효적문본취류산법.
