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An improved K-Means text clustering algorithm based on Local Search

机译:一种改进的基于局部搜索的K-Means文本聚类算法

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摘要

This paper presents a new text clustering algorithm based on Local Search and K-Means (LSKM) and explains the characteristic of this algorithm theoretically. The experimental results of three standard test collections show that the new algorithm is better than K-Means and the theoretical analysis is also testified in this paper.
机译:本文提出了一种新的基于局部搜索和K-Means的文本聚类算法,并从理论上解释了该算法的特点。三个标准测试集的实验结果表明,该新算法优于K-Means算法,并在理论上进行了验证。

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