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基于改进的算法的新闻聚类的研究(3)

作者:

关键词:

摘要：

综上所述，本文的方法在一定程度上降低了传统k-means算法对初始值的依赖，降低了算法的不稳定性，有效提高了算法聚类结果的准确率。

4 结论

k-means 聚类算法作为基于划分聚类算法的一个典型算法，在数据挖掘中被广泛应用，经常被用来作为预处理步骤。本文使用基于k-means 算法的方法对新闻数据集进行聚类分析，以找到数据集中包含的新闻类别与主题。对新闻数据集进行分词、去除停用词预处理后，先使用k-means 算法对新闻数据集进行多次聚类，然后使用分级聚类算法对运行k-means算法得到的多个结果进行融合，克服k-means算法因初始聚类中心的选择而导致的局部最优。实验证明本文的方法对聚类结果的准确率有较大提高。

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