【摘 要】
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文本向量特征挖掘应用于信息资源组织和管理领域,在大数据挖掘领域具有较大应用价值,传统算法精度不好.提出一种基于多因素方差分析的文本向量特征挖掘算法.使用多因素方差分
【机 构】
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广州工程技术学院信息工程系,广州城建职业学院机电与信息工程学院
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文本向量特征挖掘应用于信息资源组织和管理领域,在大数据挖掘领域具有较大应用价值,传统算法精度不好.提出一种基于多因素方差分析的文本向量特征挖掘算法.使用多因素方差分析方法得到多种语料库的特征挖掘规律,结合蚁群算法,根据蚁群适应度概率正则训练迁移法则,得到种群进化最近时刻获得的数据集有效特征概率最大值,基于最优划分的K-means初始聚类中心选取算法,先对数据样本进行划分,然后根据样本分布特点来确定初始聚类中心,提高文本特征挖掘性能.仿真结果表明,该算法提高了文本向量特征的聚类效果,进而提高了特征挖掘性能,
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