基于SOM算法的中文文本聚类

神经网络 SOM 聚类算法

文本挖掘是数据挖掘领域中一个热门的研究方向。在文本挖掘领域中，文本聚类技术有助于缩小数据搜索空间，提高查询精度。作为一种无监督的机器学习方法，文本聚类技术己经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。可以说，文本聚类的研究具有重要的理论意义和实际使用价值。自组织特征映射神经网络SOM在聚类应用中具有自组织映射、可视化好、计算效率高、聚类效果好等良好特性。因此，本文将SOM神经网络应用到中文文本聚类中，研究其在文本聚类中的有关特性。

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yus892 :

为什么我下载后文件类型不明确，根本打不开？
2017-10-24
ruirui89814 :

思路很清楚，看完之后对SOM文本聚类有了更深的了解
2015-11-25
zhangshike69 :

这个很详细，适合新手来看。
2014-08-22
qigaixiaocao :

嗯！确实是很好的东西！！！
2012-12-08
qqfisher :

思路很清楚，看完之后对SOM文本聚类有了更深的了解
2011-10-27

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