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Performance evaluation of hierarchical clustering algorithms

机译:层次聚类算法的性能评估

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摘要

Clustering, an supervised learning process is a challenging problem. Clustering result quality improves the overall structure. In this article, we propose an incremental stream of hierarchical clustering and improve the efficiency, reduce time consumption and accuracy of text categorization algorithm by forming an exact sub clustering. In this paper we propose a new method called multilevel clustering which a combination is of supervised and an unsupervised technique for form the clustering. In this method we form four levels of clustering. The proposed work uses the existing clustering algorithm. We develop and discuss algorithms for multilevel clustering method to achieve the best clustering experiment.
机译:聚类,有监督的学习过程是一个具有挑战性的问题。聚类结果质量改善了整体结构。在本文中,我们提出了一种增量式层次聚类流,并通过形成一个精确的子聚类来提高效率,减少时间消耗和文本分类算法的准确性。在本文中,我们提出了一种称为多级聚类的新方法,该方法是有监督的和无监督技术的组合,以形成聚类。在这种方法中,我们形成了四个层次的聚类。拟议的工作使用现有的聚类算法。我们开发和讨论用于多级聚类方法的算法,以实现最佳的聚类实验。

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