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關(guān)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(jié)合TF-IDF和Word2Vec算法,提取TopN關(guān)鍵詞向量作為語(yǔ)料庫(kù)文本特征表達(dá);結(jié)合均值漂移算法、聚類有效性指標(biāo)(Silhouette)和均方誤差(MSE)指標(biāo),確定最佳文本聚類數(shù)目?！窘Y(jié)果】Top 4 500關(guān)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集合不夠充足,缺少在其他領(lǐng)域的應(yīng)用對(duì)比?！窘Y(jié)論】本文方法可以在無(wú)監(jiān)督方式下高質(zhì)量完成文本聚類個(gè)數(shù)的確定。

數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)雜志要求:

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