文本聚类（Text clustering）文档聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。
文本聚类（Text clustering）: 将文本集合分组成多个类或簇，使得在同一个簇中的文本内容具有较高的相似度，而不同簇中的文本 ..
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...文本聚类 [gap=931]words：Web services; clustering; complex networks; community structure detecting; documents clustering ...
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Text clustering is of substantial importance to information retrieval.
文本聚类是信息检索的重要内容。
参考来源 - 基于依存树库的文本聚类研究This paper introduces the research status of document clustering,and presents various of current clustering methods together with their theoretical basis and features.
论文介绍了目前国内外文本聚类技术的研究现状,阐述了几种具有代表性的文本聚类方法,分析了它们的理论基础和算法特点。
参考来源 - 基于边界距离的文本聚类方法研究Then we apply the ISVC algorithm to text clustering.
之后将ISVC算法应用于文本聚类。
参考来源 - 改进的支持向量聚类算法及其应用研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
本文提出了一种文本聚类系统原型的设计。
This paper provides a model designment of text clustering system.
本文提出了一种文本聚类系统原型的设计与实现。
This paper provides the design and realization of a text clustering prototype system.
文本分类和文本聚类是信息处理中的两个重要工作。
Text classification and cluster are two important missions of information processing.
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