文件名称:
【华盛顿大学-机器学习】1、A Case Study 1.3、clustering：文献数据检索
开发工具:
文件大小: 887kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：clustering
对文献进行数据分析
要求如下
用文献中的单词书面来进行展现
上述方法会受到倍数的影响，因此我们要将其标准化
Prioritizing important words with tf-idf
有的单词是在所有文献中都很常见的，因此会导致这些单词的频率过高，从而影响我们的实际结果，因此我们要考虑这样常见单词（the，and，I)的影响
TF-IDF
聚类算法实现
Nearest neighbor search（最近邻搜索）
将其他的文献与目标文献进行上面的矩阵相乘，找到最近的那个
K-Nearest neighbor（KNN）
找出k个最相近的文章
cluste
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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