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改进的模糊C-均值算法在文本聚类中的应用研究
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改进的模糊C-均值算法在文本聚类中的应用研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-13页
　　· 研究背景及意义第9-10页
　　· 国内外研究情况第10-11页
　　· 本文组织和工作安排第11-13页
2 文本聚类关键技术综述第13-28页
　　· 文本聚类与文本分类第13-14页
　　· 文本聚类的预处理第14-21页
　　　　· 分词第15-17页
　　　　· 数据清洗第17-18页
　　　　· 特征选取第18-19页
　　　　· 文本表示模型第19-21页
　　· 主要的聚类方法第21-27页
　　　　· 基于层次的聚类方法第22-23页
　　　　· 基于划分的聚类方法第23-24页
　　　　· 基于密度的聚类方法第24-25页
　　　　· 基于网格的聚类方法第25-26页
　　　　· 基于模型的聚类方法第26-27页
　　　　· 其他的聚类方法第27页
　　· 本章小结第27-28页
3 改进的模糊C-均值(SUB-FCM)算法第28-38页
　　· 模糊聚类算法概述第28-29页
　　· 减法聚类第29-30页
　　· SUB-FCM算法第30-34页
　　　　· SUB-FCM算法的提出第30-32页
　　　　· SUB-FCM算法的流程第32-34页
　　· 实验结果及分析第34-37页
　　· 本章小结第37-38页
4 SUB-FCM算法在文本聚类中的应用研究第38-58页
　　· 文本聚类的设计目标第38页
　　· 文本聚类的体系结构第38-39页
　　· 功能模块实现第39-47页
　　　　· 分词模块设计第39-40页
　　　　· 数据清洗模块设计第40-45页
　　　　· 文本特征提取模块设计第45-46页
　　　　· 文本表示模块设计第46-47页
　　· 基于SUB-FCM算法的文本聚类第47-48页
　　· 实验结果及分析第48-58页
　　　　· 实验环境第48页
　　　　· 数据源第48-49页
　　　　· 结果及分析第49-54页
　　　　· 特征项维数确定第54-57页
　　　　· 实验总结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-62页
作者简历第62-64页
学位论文数据集第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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