基于改进DBSCAN算法的文本聚类

被引：19

作者：

蔡岳

袁津生

机构：

[1] 北京林业大学信息学院

来源：

计算机工程 | 2011年 / 37卷 / 12期

关键词：

DBSCAN算法; 文本聚类; 最小二乘法; 簇关系树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

目前多数聚类算法不能很好地适应文本聚类的快速自适应需求。为此,论述DBSCAN算法的基本原理和实现过程,提出一种基于改进DBSCAN算法的文本聚类算法,利用最小二乘法降低文本向量的维度,并创建一种应用于DBSCAN算法的簇关系树结构。实验结果表明,该算法能自适应地进行文本聚类,且与DBSCAN相比,准确率较高。

引用

页码：50 / 52+55 +55

页数：4

共 4 条

[1] SA-DBSCAN:一种自适应基于密度聚类算法 [J].