![](/images/graphics-bg.png)
High-Dimensional Text Clustering by Dimensionality Reduction and Improved Density Peak
المؤلفون المشاركون
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This study focuses on high-dimensional text data clustering, given the inability of K-means to process high-dimensional data and the need to specify the number of clusters and randomly select the initial centers.
We propose a Stacked-Random Projection dimensionality reduction framework and an enhanced K-means algorithm DPC-K-means based on the improved density peaks algorithm.
The improved density peaks algorithm determines the number of clusters and the initial clustering centers of K-means.
Our proposed algorithm is validated using seven text datasets.
Experimental results show that this algorithm is suitable for clustering of text data by correcting the defects of K-means.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Yujia& Platoš, Jan. 2020. High-Dimensional Text Clustering by Dimensionality Reduction and Improved Density Peak. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214852
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Yujia& Platoš, Jan. High-Dimensional Text Clustering by Dimensionality Reduction and Improved Density Peak. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214852
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Yujia& Platoš, Jan. High-Dimensional Text Clustering by Dimensionality Reduction and Improved Density Peak. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214852
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214852
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)