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JAVA实现文本聚类，用到TF/IDF权重
- JAVA实现文本聚类，用到TF/IDF权重，用余弦夹角计算文本相似度，用k-means进行数据聚类等数学和统计 知识。,JAVA realization of text clustering, using TF/IDF weight, calculated using cosine angle between the text of similarity, using k-means clustering for data such as mathematical and statistical
joyhtml-0.2.2
- 网页正文提取，利用超链接密度算法计算文本块的权重-Web text extraction algorithm using the hyperlink text block density, weight
tfidf
- TF-IDF算法,用于统计词频，并找出关键字，以及计算出权重值。-TF-IDF algorithm, used for statistical word frequency, and find out the key, and calculates a weight value.
tfidfsrc
- tfidf 找出文章的关键词权重，并计算 代码-The TFIDF keyword weight calculation code
WRank
- 计算短文本之间的相关性。综合考虑短语（句子）之间的相互覆盖度，词距离等因素。可人为调整词的权重，附weight文件实例。-Calculated Correlation between short text. Considering the coverage and , word distance between phrase (sentence). the word weight can be Artificially adjusted.
test
- 通过对像素点取平均值计算出高斯模糊效果，没有实现权重，只有简单的模糊，矩阵为3X3 -slove average by gos
English-sentence-sim
- 英文文本的相似度计算，分别从词形、词序、词义等进行权重计算，得到相似度结果-English text similarity calculation were re-calculated from the word form, word order, meaning, etc. right, the similarity results
TF-IDF
- 实现词项权重的计算的传统tfidf的方法。-Realization of lexical items weights calculated tfidf traditional methods.
tfidf
- 对于文本添加分词功能，来计算词项tfidf权重方法。-Add segmentation tfidf weight calculation method.
disease
- 机器学习，java实现疾病预测算法，通过tfidf做权重计算-Machine learning, java achieve disease prediction algorithm, by doing weight calculation tfidf
SplitWords
- 基于lucene的文档分词程序,去停用词,统计词频,计算词的权重-Lucene-based document segmentation procedures, to stop words, word frequency statistics
BpDeep
- BP神经网络算法程序实现分为初始化、向前计算结果，反向修改权重三个过程-BP neural network algorithm implementation is divided into initialization procedure, forward calculations, the reverse process to modify the weights three
LouvainAlgorithm
- 为了降低算法的时间复杂度，Vincent Blondel等人提出了另一种层次性贪心算法（BGLL算法）。该算法包括两个阶段，这两个阶段重复迭代运行，直到网络社区划分的模块度不再增长。第一阶段合并社区，算法将每个节点当作一个社区，基于模块度增量最大化标准决定哪些邻居社区应该被合并。经过一轮扫描后开始第二阶段，算法将第一阶段发现的所有的社区重新看作节点，构建新的网络，在新的网络上迭代的进行第一阶段。当模块度不再增长时，得到网络的社区近似最优划分。 算法的基本步骤如下： 1）.初始化，将每个节点划
Kmeans
- 算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现(Algorithm idea: extract the TF/IDF weight of the document, then calculate the distance between two multidimensional vectors by cosine theorem, calculate the similarity