基于K均值的文本聚类分析下载

weixin_39821051 2019-05-20 03:00:14

基于K均值的文本聚类分析
文本聚类
基于K均值的文本聚类分析 K均值文本聚类
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文本聚类旨在基于内容将相似的文档分组在一起，并从数据中提取有意义的模式和见解。对比三个聚类算法的结果，我们可以观察到 K-means 聚类具有最高的平均轮廓系数（0.7965698），表明簇之间有很好的分离。层次聚类...

1 RFM模型概念与划分规则。 2 RMF作用。 3 KMeans聚类算法。 4 通过聚类算法实现RFM模型聚类。通过学习本课程，学员能够深入理解RFM模型，并通过KMeans算法实现RFM模型聚类。

其思路是，首先从语义上分析文本，利用K-均值算法进行文本聚类，再根据K-均值算法的结果，使用蚁群和模拟退火算法进行调整聚类。测试结果表明这种算法能够提高聚类精度和召回率，也验证了混合算法的正确性。

可视化分类结果，只弄了2维的可视化需要在同文件中自己新建一个生产的数据文本看看你就懂了，完全按照k均值聚类的思想写的

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