%0 Journal Article
%T Documents clustering based on frequent term sets<br>基于频繁特征项集的文档聚类研究
%A ZHENG Xiao-shen
%A <br>郑小慎
%J 计算机应用
%D 2006
%I 
%X 提出了基于频繁特征项集的文档聚类方法。对预处理后的文档，通过Apriori算法找出文档频繁特征项集，依据其子集中频繁特征词语对相关文档进行聚类，该方法能够有效降低特征项的维数，并能够通过频繁特征词语集合对聚类后的类别进行适当的描述。
%K frequent term sets
%K text clustering
%K text mining<br>频繁特征项集
%K 文档聚类
%K 文档挖掘
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=831E194C147C78FAAFCC50BC7ADD1732&aid=67B8DBBE78DD10AA&yid=37904DC365DD7266&vid=96C778EE049EE47D&iid=E158A972A605785F&sid=4AA5FA7F666BDD0A&eid=A766A50385B9FB1F&journal_id=1001-9081&journal_name=计算机应用&referenced_num=0&reference_num=4