中文文本聚类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 文本聚类的发展历程 | 第7-8页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第8-9页 |
| 第二章 文本挖掘 | 第9-14页 |
| 2.1 文本挖掘的思想 | 第9页 |
| 2.2 文本挖掘相关技术总结 | 第9-10页 |
| 2.3 中文文本的预处理技术 | 第10-14页 |
| 2.3.1 中文文本分词技术 | 第10-12页 |
| 2.3.2 特征提取与降维 | 第12-14页 |
| 第三章 文本聚类 | 第14-18页 |
| 3.1 文本聚类思想 | 第14页 |
| 3.2 文本聚类的相关流程 | 第14-15页 |
| 3.3 文本表示模型 | 第15页 |
| 3.4 聚类算法模型 | 第15-18页 |
| 第四章 文本聚类算法实现 | 第18-26页 |
| 4.1 文本相似度计算方式 | 第18-19页 |
| 4.2 R语言中文本聚类实现 | 第19-26页 |
| 4.2.1 文本表示过程 | 第19-22页 |
| 4.2.2 基于k-means聚类算法的文本聚类 | 第22-23页 |
| 4.2.3 基于hclust聚类算法的文本聚类 | 第23-24页 |
| 4.2.4 两种聚类算法效果差的原因解释 | 第24-26页 |
| 第五章 总结 | 第26-27页 |
| 参考文献 | 第27-29页 |
| 附录 | 第29-30页 |
| 致谢 | 第30-31页 |
