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基于改進(jìn)BIRCH聚類(lèi)算法的評(píng)價(jià)對(duì)象挖掘
關(guān)鍵詞：名詞詞組模式 birch聚類(lèi)算法 pmi算法
摘要：本文對(duì)于意見(jiàn)挖掘領(lǐng)域中的評(píng)價(jià)對(duì)象的修剪和聚類(lèi)問(wèn)題,提出使用K-means聚類(lèi)算法和BIRCH聚類(lèi)算法相結(jié)合的方式來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)象的修剪和聚類(lèi)。利用BIRCH算法類(lèi)別聚類(lèi)的功能對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行聚類(lèi),并刪除包含較少數(shù)據(jù)的簇來(lái)實(shí)現(xiàn)修剪評(píng)價(jià)對(duì)象;再通過(guò)對(duì)于剩下的簇使用K-means聚類(lèi)算法來(lái)獲得最優(yōu)評(píng)價(jià)對(duì)象。這種修剪聚類(lèi)方法與以往的基于PMI算法修剪然后基于K-means聚類(lèi)算法相比,減少了評(píng)價(jià)對(duì)象修剪時(shí)對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的依賴(lài),最終聚類(lèi)的結(jié)果更加精準(zhǔn),而且BIRCH算法采用一次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的策略,可以有效提高速度。
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