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【24h】

An Improved Agglomerative Levels K-Means Clustering Algorithm

机译:改进的凝聚水平K-均值聚类算法

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摘要

The paper proposed a method which combines an improved hierarchical aggregation and K-means clustering algorithm, overcoming the selection problem of initial cluster centers and selection problem of termination condition. Application this method to cluster sina weibo topic and compare with tradition hierarchical aggregation and K-means clustering algorithm, finding the method can reduce false positives and missed rate.
机译:提出了一种改进的层次聚合和K-means聚类算法相结合的方法,克服了初始聚类中心的选择问题和终止条件的选择问题。应用该方法对新浪微博主题进行聚类,并与传统的层次聚合和K-means聚类算法进行比较,发现该方法可以减少误报和漏检率。

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