基于图划分的谱聚类算法在文本挖掘中应用

基于图划分的谱聚类算法在文本挖掘中应用

沈亚田;沈夏炯;张磊

【期刊名称】《计算机技术与发展》

【年(卷),期】2009(019)005

【摘要】传统文本挖掘算法都是建立在凸球形的样本空间上,当样本空间不为凸时,算法就陷入"局部"最优.为了满足"全局"最优,引进了无向图结构表示文档之间的相似关系,由无向图建立文档之间的相邻接矩阵,谱聚类算法是通过对邻接矩阵进行分析,导出聚类对象的新特征,利用新的特征对原数据进行聚类.通过实验对该算法和其他的文本挖掘的算法进行分析比较,实验结果表明该算法聚类效果比传统数据挖掘方法好.最后指出谱聚类的不足和进一步的研究方向.

【总页数】3页(96-98)

【关键词】谱聚类;邻接矩阵;文本挖掘;正则割;Laplancian矩阵

【作者】沈亚田;沈夏炯;张磊

【作者单位】河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475001;河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475001;河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475001

【正文语种】中文

【中图分类】TP301.6

【相关文献】

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