基于改进K-medoids算法的科技文献特征选择方法

根据科技文献的结构特点搭建了一个四层挖掘模式，并结合K-medoids算法提出了一个特征选择方法.该选择方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次，然后通过K-medoids算法聚类对前3层逐层实现特征词提取，紧接着再使用Aprori算法找出4层的最大频繁项集，并作为4层的特征词集合.同时，由于K-medoids算法的精度受初始中心点影响较大，为了改善该算法在特征选择中的效果，论文又对K-medoids算法的初始中心点选择进行优化.实验结果表明，结合优化K-medoids的四层挖掘模式在科技文献分类方面有较高的准确率.