一种适合检索词推荐的k-means算法最佳聚类数确定方法

？从嵌入式nstl文本推荐系统的检索词推荐需求入手，分析原有方法的不足，引入共词分析方法和分化理论，提出一种新的最佳聚类数确定方法，改进最小类间距离和平均类内距离的计算方法，强化聚类结果的推荐效果，同时使推荐效果可以随着样本数据的变化而动态调整。最后，运用实验验证该方法的有效性。