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快速混合Web文档聚类 论文研究-快速混合Web文档聚类

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简介：
本研究设计了一种基于后缀树模型的高效混合聚类算法，称为STK-Means。该方法通过将传统K-Means算法与后缀树结构相结合，在优化初始中心点选择方面取得了显著成效。具体而言，研究过程可分为三个阶段：首先，基于输入数据构建相应的后缀树模型；其次，在该结构中应用特定规则以确定初始聚类节点，并提取其核心特征作为K-Means迭代的起始点。接下来，在构建完成之后，将该结构中的每个节点映射至预定义维度的空间中，并运用TF-IDF权重计算方法来量化每条文本的关键术语。最后一步是通过迭代优化过程确定最终的聚类结构。初步测试结果显示，本方法在保持较高准确率的同时显著提升了计算效率。

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