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1)  text classification and clustering
文本分类和聚类
2)  text clustering
文本聚类
1.
Web text clustering algorithm based on the nonstructural data mining model;
基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法
2.
Ontology-based similarity measure for text clustering;
文本聚类中基于本体的相似性测度(英文)
3.
Topic discovery based on text clustering techniques;
基于文本聚类技术的主题发现
3)  document clustering
文本聚类
1.
Border distance based multi-vector document clustering method;
基于边界距离的多向量文本聚类方法
2.
An improved k-means algorithm for document clustering;
一种用于文本聚类的改进k-means算法
3.
Variant of K-means algorithm for document clustering: optimization initial centers;
一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法
4)  text cluster
文本聚类
1.
The paper introduces the definition,characteristic of web text mining,emphatically analyzes the related technologies including text feature representation,characteristic subset selection,text classification,text cluster,and prospects the development of it.
介绍了Web文本挖掘的定义、特点,重点分析了其相关的几种关键技术—文本特征表示、特征子选取、文本分类、文本聚类,并对其发展作以展望。
2.
1)Propose a text clustering method based on GA-SOM-based Te.
提出了以遗传算法优化SOM网络的文本聚类算法(GSTCA);进行了对比实验,实验表明,改进后的算法GSTCA比SOM算法在Web中文文档聚类中具有更高的准确率,其F-measure值平均提高了14%,同时,实验还表明,GSTCA算法对网络初始权值是不敏感的,从而提高了算法的稳定性。
3.
On the basis of text cluster,the author makes an exploratory research on XML documents cluster,through the improvement on partition cluster and layer cluster,makes them can use on XML documents cluster.
本文在文本聚类的基础上对XML文档自动聚类进行了研究,对划分聚类法和层次聚类法进行了改进,使之适合于XML文档聚类;给出了元素比较法、边集比较法和编辑距离法等三种计算文档间相似度的方法,并利用实际数据进行了测试和分析。
5)  text classification
文本分类
1.
Compensation strategy of unseen feature words in naive Bayes text classification;
贝叶斯文本分类中特征词缺失的补偿策略
2.
Multi-dimensional,multi-level text classification system for marine knowledge;
海洋领域知识多维多层次文本分类体系
3.
Subject-oriented text classification algorithm based on information retrieval;
基于信息提取的面向行业应用文本分类算法
6)  text categorization
文本分类
1.
Method of Chinese text categorization based on the word vector space model;
基于词向量空间模型的中文文本分类方法
2.
Effects of category distribution in a training set on text categorization;
训练集类别分布对文本分类的影响
3.
A Chinese text categorization system based on the improved VSM;
一种基于VSM文本分类系统的设计与实现
补充资料:烷基二胺与烷基二酸和内酰胺的聚胺类化合物
CAS:33112-50-4
分子式:(C12H23NO·C6H11NO·C6H10O4·C6H16N2·C12H22O4)x
中文名称:烷基二胺与烷基二酸和内酰胺的聚胺类化合物
英文名称:Polyamide of alkanediamine, alkanedioic acid and lactam
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条