基于SOM算法的中文文本聚类

文本挖掘是数据挖掘领域中一个热门的研究方向。在文本挖掘领域中,文本聚类技术有助于缩小数据搜索空间,提高查询精度。作为一种无监督的机器学习方法,文本聚 类技术己经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段,为越来越多的研究人员所关注。可以说,文本聚类的研究具有重要的理论意义和实际使用价值。自组织特征映射神经网络SOM在聚类应用中具有自组织映射、可视化好、计算效率高、聚类效果好等良好特性。因此,本文将SOM神经网络应用到中文文本聚类中,研究其在文本聚类中的有关特性。