基于均值漂移算法的文本聚類數(shù)目優(yōu)化研究
關鍵詞：均值漂移 文本聚類 聚類數(shù) 聚類有效性
摘要：【目的】探索最佳文本聚類數(shù)目的優(yōu)化方法,為提升文本聚類算法的有效性和質(zhì)量提供參考?！痉椒ā拷Y合TF-IDF和Word2Vec算法,提取TopN關鍵詞向量作為語料庫文本特征表達;結合均值漂移算法、聚類有效性指標(Silhouette)和均方誤差(MSE)指標,確定最佳文本聚類數(shù)目?！窘Y果】Top 4 500關鍵詞向量規(guī)模能較好呈現(xiàn)文本特征;基于均值漂移算法確定的最佳文本聚類數(shù)與人工研判優(yōu)化的聚類數(shù)相符?！揪窒蕖窟x取的實驗數(shù)據(jù)集合不夠充足,缺少在其他領域的應用對比?！窘Y論】本文方法可以在無監(jiān)督方式下高質(zhì)量完成文本聚類個數(shù)的確定。
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