基于改进K-Means算法的渐进式自然场景文本分类算法

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摘 要：为解决现有方法分类速度较慢且在分类准确率方面存在不足的问题，设计了基于改进K-Means算法的渐进式自然场景文本分类算法。通过对K-Means算法的多方面改进，融合多要素思想，实现了对自然场景文本数据的挖掘。针对挖掘的文本数据，采用基于近邻法的快速分词算法进行中文分词处理，并引入渐进学习思想，构建了基于Markov随机游走的自然场景渐进式半监督文本分类模型，从而实现了自然场景的渐进式文本分类。（剩余8581字）

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