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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제14권 제4호
발행연도
2003.12
수록면
853 - 861 (9page)

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An improved K-means document clustering method has been presented, where a concept vector is manipulated for each cluster on the basis of cosine similarity of text documents. The concept vectors are unit vectors that have been normalized on the n-dimensional sphere. Because the standard K-means method is sensitive to initial starting condition, our improvement focused on starting condition for estimating the modes of a distribution. The improved K-means clustering algorithm has been applied to a set of text documents, called Classic3, to test and prove efficiency and correctness of clustering result, and showed 7% improvements in its worst case.
#document clustering #K-means clustering #concept vector

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