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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
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文本相似度计算余弦相似度代码，计算文本相似度，用于搜索引擎,Cosine similarity of text similarity computation code, the text of the similarity calculation for the search engine
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我做的用Kmeans方法，分别采用欧式距离。夹角余弦，和度量函数的方法来表示两点的相似度-I do use Kmeans methods were used Euclidean distance. Angle cosine, and methods of measurement functions to represent the similarity of two
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用JAVA实现k-means算法，其中聚类方法使用余弦相似度-Using JAVA k-means algorithm, clustering method using the cosine similarity
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用JAVA实现k-means算法，其中聚类方法使用余弦相似度,带运行界面。完美运行。-Using JAVA k-means algorithm, clustering method using the cosine similarity
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java实现的文本相似度系统，使用向量空间模型以及余弦相似度距离公式，实测可以实现2篇文本的相似度计算且有一定的效果。-Java text similarity system, using the vector space model and the cosine similarity distance formula, the measured results can be achieved two similarity of text and have some effect.
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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
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similarity cosine ontology
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