【摘 要】
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近几年来，文本聚类技术作为机器学习领域一种无监督学习的方法，也越来越成为数据挖掘领域备受关注的技术之一。将小规模的文本数据聚为几类，在一定程度上说是一件比较容易实现的工作。可是，当面对大量高维的中文文本数据时，由于在这种情况下对文本聚类，面对的将是高维和稀疏的数据，在保证聚类质量的情况下，提高聚类的速度和可视化效果也成为聚类研究的课题之一。该文提出一种结合词频反文档频率算法（term freque
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61572034）； 安徽省高校自然科学基金资助项目（KJ2019A0109）；
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近几年来，文本聚类技术作为机器学习领域一种无监督学习的方法，也越来越成为数据挖掘领域备受关注的技术之一。将小规模的文本数据聚为几类，在一定程度上说是一件比较容易实现的工作。可是，当面对大量高维的中文文本数据时，由于在这种情况下对文本聚类，面对的将是高维和稀疏的数据，在保证聚类质量的情况下，提高聚类的速度和可视化效果也成为聚类研究的课题之一。该文提出一种结合词频反文档频率算法（term frequency, inverse document frequency, TFIDF）和潜在语义分析算法（latent semantic analysis, LSA）相结合的方法，来提高kmeans中文文本聚类的速度和可视化效果。将从网页上采集到的11 456条新闻作为实验对象，通过基于TFIDF聚类和基于TFIDF+LSA聚类进行实验对比，根据聚类指标轮廓系数（Silhouette coefficient, SC）、卡林斯基-原巴斯指数（Calinski-Harabasz index, CHI）和戴维斯-堡丁指数（Davies-Bouldin index, DBI）的值表明，该方法不仅能保证文本聚类的质量，还能大大提高文本聚类的速度和可视化效果。
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