Web文本聚类技术及聚类结果可视化研究

大连交大一位马同学的硕士论文。设计并实现了一个并行K-means聚类算法和Web文本聚类原型系统，可进行并行K-means算法的划分聚类和基于层次的组平均聚类。利用几 组Web文本数据集对基本的K-means算法和改进的算法以及基于层次的组平均算法进行试验和比较，验证改进算法的有效性。实验结果表明：并行K-means算法的聚类结果与串行算法相同，但执行效率得到了很大的提高。