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此程序实现了如何在TXT或WORD文档中进行数据挖掘,在文本中提取有用信息-The realization of this procedure how to TXT or WORD document to carry out data mining, in the text to extract useful information
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基于WEKA平台的文本聚类研究与实现
文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支，是聚类方法在文本处理领域的应用。本文对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结，利用文本语料库，基于数据挖掘工具研究并实现了文本聚类的过程。本文首先给出了文本聚类的思想和过程，回顾了文本聚类领域的已有成果，列举了文本聚类领域在特征表示、特征提取等方面的基础研究工作。另外，本文回顾了现有的文本聚类算法，以及常用的文本聚类效果评价指标。在研究了已有成果的基础上，本文利用20 Newsgroup文本语料库，
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将文本文件中数据按照C均值聚类算法进行聚类-The text file data according to C-means clustering algorithm for clustering
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DBSCAN算法；读取文本数据；聚类表示；简单快速-DBSCAN algorithm read text data clustering representation simple and fast
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这里会用到TF/IDF权重，用余弦夹角计算文本相似度，用方差计算两个数据间欧式距离，用k-means进行数据聚类等数学和统计知识。-Here will use the TF/IDF weight, with cosine angle calculation of text similarity, with the variance of the two data between the data of the European distance, with K-means data cluste
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