论文研究 基于高性能特征选择函数的Web文档聚类算法.pdf

目前常用向量空间模型 VSM(vector space model)表示文档，造成的高维问题制约了其实际应用的效果。采用了一种高性能特征选择函数，在构建VSM时选取对区分类别贡献较大的特征词，因此有效地降低了特征空间的纬度，大大提高了系统的效率，改善了聚类的效果。通过真实数据集上的实验，证明其性能优于传统方法。