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基于多视角的高质量相似性评估

摘要

聚类是基于一定的相似性度量对对象进行分组的过程。然后，组被称为集群，可以对其进行分析，并进一步用于查询处理等操作。聚类算法假设给定数据集中对象之间存在一定的关系。现有的文本挖掘聚类算法采用单视点相似度度量对对象进行划分聚类。这些算法的主要缺点是产生的聚类不能充分利用信息评估。本文提出了一种基于多视点的物体间相似性度量方法。这种方法在比较对象进行聚类时考虑多个视点。该方法可以对相似度进行更有信息的评估，从而获得最高质量的聚类。我们还提出了两种标准方法来实现最高的类内相似度和最低的类间相似度。实证结果表明，该方法可用于构建质量聚类。

K.Ramesh、C.Vasumurthy Prof.D.Venkatesh

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