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钱线

作品数：4 被引量：39H指数：1
供职机构：复旦大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇聚类
  • 2篇切分
  • 2篇文本
  • 2篇文本信息
  • 2篇相似度
  • 2篇相似度计算
  • 2篇向量
  • 2篇向量空间
  • 2篇聚类方法
  • 2篇类方
  • 2篇层次聚类
  • 2篇层次聚类方法
  • 1篇随机场
  • 1篇条件随机场
  • 1篇谱方法
  • 1篇高阶
  • 1篇TRIE结构
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇MEANS算...
  • 1篇初始化

机构

  • 4篇复旦大学

作者

  • 4篇钱线
  • 3篇黄萱菁
  • 2篇赵林
  • 1篇吴立德

传媒

  • 1篇自动化学报

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 2篇2007
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
初始化K-means的谱方法被引量：39
2007年
众所周知,K-means(以下简称KM)对初始点十分敏感．本文提出了一种新的初始化KM的方法,它先估计出k个类的特征中心的位置,然后用估计出的特征中心来初始化KM．在人工数据集和真实数据集上的实验表明,本文的方法所得到的结果要好于其他一些初始化KM的方法．
钱线黄萱菁吴立德
关键词：聚类
大规模文本逐次二分的层次聚类方法
本发明属文本信息技术领域，具体涉及一种大规模文本的聚类方法。其核心内容有图嵌入和聚类。其步骤包括：文本的向量空间表示；两两文本的相似度计算；将图嵌入到维空间，并用K－means或层次聚类算法，将文本聚两类；并逐次二分，直...
黄萱菁赵林钱线
文献传递
快速精确的结构化机器学习方法研究
相比于普通的机器学习算法，结构化机器学习可以利用结构信息达到更好的效果，但其时间复杂度要高很多，虽然有快速的近似解法，但精度的损失一定程度上抵消了结构信息带来的好处，因此研究快速精确的结构化机器学习算法成了一个重要的课题...
钱线
关键词：条件随机场
大规模文本逐次二分的层次聚类方法
本发明属文本信息技术领域，具体涉及一种大规模文本的聚类方法。其核心内容有图嵌入和聚类。其步骤包括：文本的向量空间表示；两两文本的相似度计算；将图嵌入到维空间，并用K-means或层次聚类算法，将文本聚两类；并逐次二分，直...
黄萱菁赵林钱线
文献传递
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