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文本聚类技术，作为自然语言处理与数据挖掘的关键组成部分，通过无监督学习方法自动将大量文档归类到不同的主题群组中。广泛应用于信息检索、情感分析、新闻分类等领域，是构建智能推荐系统和提高大数据处理效率的核心工具之一。掌握文本聚类算法对于电子工程师而言不仅是理解复杂信息系统架构的基础，也是开发高效内容管理平台不可或缺的技能。探索我们的12638个精选资源，深入学习这一前沿技术，开启您的智能化项目之旅。

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实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid...

📅 👤 sardinescn
K均值算法 聚类

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