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六种常用的文本聚类算法介绍
文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法,他们的目的都是将相似度高的对象归类,不同点在于分类是采用监督学习,分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本,而聚类是将若干文本进行相似度比较,最后将相似度高的归为一类。在分类算法中,训练集为已经标注好的数据集,但是微博文本具有的大数据特性及不确定性决定了标注数据的难度,因此本文选择聚类算法对大量且随机的微博文本进行处理。大量文本建模后还需要对
到底了