Dokumentkluster är en integrerad och viktig del av textbrytning. Det finns två typer av kluster, nämligen hård klusterbildning och mjuk klusterbildning. Vid hård klustring tillhör dataobjektet endast en kluster, medan datapunkten vid mjuk klustring kan falla in i mer än en kluster. Därför leder mjuk klustring till fuzzy clustring där varje datapunkt är associerad med en medlemsfunktion som uttrycker i vilken grad enskilda datapunkter tillhör klustret. Noggrannhet önskas i informationssökning, som kan uppnås genom fuzzy clustering. I det arbete som presenteras här används en suddig metod för textklassificering för att klassificera dokumenten i lämpliga kluster med hjälp av klusteralgoritm Fuzzy C Means (FCM). Enron e-post dataset används för experimentellt syfte. Med hjälp av FCM kluster algoritm, e-post klassificeras i olika kluster. De erhållna resultaten jämförs med den utdata som produceras med k-metoden klusteralgoritm. Den jämförande studien visade att de ludna klustren är lämpligare än hårda kluster.
Deepa B. Patila och Yashwant V. Dongre REF genomförde en jämförande studie om fuzzy c-means och k-means klustring och uppgav att fuzzy klustring är lämpligare för dokumentklustring.
A Fuzzy Approach for Text Mining
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Mathematical Sciences and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}