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基于K-means算法的中文文本聚类系统：原理、优化与实践.docx

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    基于K-means算法的中文文本聚类系统：原理、优化与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今信息爆炸的时代，互联网技术的飞速发展使得文本数据呈指数级增长。大量的新闻资讯、学术论文、社交媒体评论、电子书籍等中文文本充斥在网络空间中。如何从这些海量的文本数据中高效地获取有价值的信息，成为了亟待解决的问题。文本聚类作为文本数据挖掘的重要技术之一，能够将大量无序的文本按照内容的相似性自动分组，使得同一簇内的文本具有较高的相似度，不同簇之间的文本差异较大，从而帮助用户快速了解文本的整体结构和主题分布，为信息检索、文本分类、情感分析、知识发现等任务提供支持。

    K-means算法作为一种经典的

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