一种基于模糊聚类的汉语文本自动分类方法

摘要

如何快速地整理海量信息,对不同的文本进行有效分类,已成为获取有价值信息的瓶颈.本文提出的中文文本分类方法,较好地解决了信息的实时分类问题,在实践中收到了良好的效果.由于汉语文本的特殊性,在分类器训练前对训练文本进行自动分词和降维预处理.许多文本往往可能归到多个类,因此分类算法采用模糊c-原型算法.实验表明,该方法综合效果较好,可以实现文本的快速分类.