1、“.....使用内容文本分类方法自动对存储在云数据管理系统内的大数据进行分类论文原稿。种分类器方法聚类和半监督学习方法的结合当我们对文档集合无所知时可以先使用聚类快速生成个文档结构，当聚对每个聚类簇中的文档进行分析从而理解每个簇的主要含义和关键词组，在此基础上进行例如，数据清洗或建立分类条件。更好地理解文件集非常有益于高效，准确的分类。个简单的建立分类条件的例子是，当个文档包含训练集这样的关键字则非常有可能在描述数据分类的事情，因为大多数的监督型学习的数据分类都需要个训練集。则当聚类的个簇含有类似使用内容文本分类方法自动对存储在云数据管理系统内的大数据进行分类论文原稿的结合进行完分类之后......”。

2、“.....有经验的分类人员将介入人工分类，当此文档被判定为噪音时可以删除，直到所有文档都符合已标记的类时，生成的分类器将用于之后的分类。基于条件的分类算法如以上，增加条件分类特性，分类器的性能有时能有明显的提高结论在中聚类结束后很难将动分类过程并且将其与企业文件系统进行合适的连接。基本概念云计算是种用户部署在互联网上使用远程服务器网络的技术，远程服务器可存储，管理和处理数据。在云环境中，网络硬件系统软件都可以被当作服务提供给用户。云环境的最大优势是能帮助最大限度的李彤分享资源从而减少开销。在云环境中，资源可以根据用户的需求进行动态的分配。种分类器的系统在没有数据分类的前提下是无法使用的。例如这样个文件存储系统两层结构，第层由个类别组成，例如等等，每个类别的第层有个类别，例如在类别下有......”。

3、“.....这个阈值需提前设定。算法迭代运行直到聚类簇不再改变。此时，稳定的聚类簇被当作个集合。算法选择正整数作为分类类别个数选择个随机对象作为簇初始中心重复。使用内容文本分类方法自动对存储在云数据管理系统内的大数据进行分类论文原稿。关键词信息生命云计算机器学习信词组可能出现在大多数文档中，因此可以被当作噪点处理。无监督的文档分类文档人工归类是个非常耗时和枯燥的工作，有时人工分类基于个人的主观判断并不是很好控制，因此无监督的分类是个非常好的选择。对于无监督的方法来说，输入只是些需要被分类的文档。假设研究人员对这些文档无所知。文档的聚类就是将这些文档分发进不同的组中。同组的分档聚类的输出是组有结构的未标记的数据组，每个组中有些文档，这个生成的结构可被看作机器生成的数据存储结构......”。

4、“.....在聚类中最常用的相似判断规则是两个文档空间向量的距离将文件转化成向量之后，距离计算可以使用例如欧氏距离这样的方法来计算文件重复。可被向量空间模型表示如下是词组在文档中的权重。可以简单的是词组在文档中出现的次数或些更复杂的计算例如，它结合了词组频率及文档反向频率，在充分考虑词组频率的同时避免了些普通词组的影响，这些普通词组可能出现在大多数文档中，因此可以被当作噪点处理。无监督的文是，当精确度要求很高的时候也不是很容易的。这个例子说明了个自动分类的系统不仅是很有用的，而且还是必须得。此篇文章旨在建立个自动分类过程并且将其与企业文件系统进行合适的连接。基本概念云计算是种用户部署在互联网上使用远程服务器网络的技术，远程服务器可存储，管理和处理数据。在云环境中......”。

5、“.....因此聚类可以说是无监督学习方法中最重要的种。聚类的输出是组有结构的未标记的数据组，每个组中有些文档，这个生成的结构可被看作机器生成的数据存储结构。算法在传统的无监督分类过程中会在整个集合中运行实际的聚类方法例如。在聚类中最常用的相似判断规则是两个文档空间向量的距离。文本分类方法自动对存储在云数据管理系统内的大数据进行分类论文原稿。可被向量空间模型表示如下是词组在文档中的权重。可以简单的是词组在文档中出现的次数或些更复杂的计算例如，它结合了词组频率及文档反向频率，在充分考虑词组频率的同时避免了些普通词组的影响，这些普数据分类。数据的销毁是指将商业数据分类到有价值类和对企业再无价值并且等待销毁类......”。

6、“.....真实的系统在没有数据分类的前提下是无法使用的。例如这样个文件存储系统两层结构，第层由个类别组成，例如等等，每个类别的第之间的相似性。监督学习算法当数据量不断增大时，如果使用传统非监督型学习方法，当加入新的数据时，所有的程序将重新执行遍而产生个全新的数据存储结构。这非常耗时耗力，并且不断改变的数据结构将使查询者陷入困惑。监督型学习方法是个通过提前人工分类的训练集生成分类器的重要分类方法。分类器可以对全新的，未分类的数据尽心分类。使用内分类文档人工归类是个非常耗时和枯燥的工作，有时人工分类基于个人的主观判断并不是很好控制，因此无监督的分类是个非常好的选择。对于无监督的方法来说，输入只是些需要被分类的文档。假设研究人员对这些文档无所知......”。

7、“.....同组的分档将比不同组的更像彼此。因此聚类可以说是无监督学习方法中最重要的种用户。云环境的最大优势是能帮助最大限度的李彤分享资源从而减少开销。在云环境中，资源可以根据用户的需求进行动态的分配。属于个聚类簇中的文档必须足够接近，这个阈值需提前设定。算法迭代运行直到聚类簇不再改变。此时，稳定的聚类簇被当作个集合。算法选择正整数作为分类类别个数选择个随机对象作为簇初始中有个类别，例如在类别下有，等。至今大多数的文档都是人工进行存储的，人力资源的员工要负责对文件进行合理的分类，假使每天个产生个文件也就是说个文件需要人工进行分类。如果我们有个类别每个类别下个文档，每天需要人工分类的文件数使用内容文本分类方法自动对存储在云数据管理系统内的大数据进行分类论文原稿力。而当增加了条件之后，分类准确度有了显著提升......”。

8、“.....编写分类条件并不是很难关键词信息生命云计算机器学习信息生命周期管理是每个企业的基石。帮助企业管理他们的商业信息，同时降低风险，减少消耗并且最大限度使用数据的价值。主要用于数据的清理，归类，记录，管理和销毁。所有这些都基于个最基本的功簇足够大时我们可以将聚类簇标记为新的类。标记完所有文档和聚类簇之后，已经标记的文档可作为半监督学习方法的输入，输出的分类器和还未标记的文档可以递归运行半监督学习方法，直到生成个稳定的分类器。监督学习方法半监督学习方法和人工校验的结合进行完分类之后，当个文件被判定为与已标记的类吻合度很低而与其他个未标记类吻合度很高时的语义非常明确的词语或短语时，这类能被清楚地标记出来。机器学习机器学习机器学习是人工智能的个分支......”。

9、“.....这个系统可以在今后的生产环境中重复使用。例如，个机器学习系统可以被垃圾及非垃圾邮件训练，经过足够的学习之后，这个系统应该有可以识别垃圾邮件的能力从而使用户免于垃圾文件类簇与给定的文件系统结构对应，中准确性与用户提供的数据好坏有很大关系，人工进行校验非常耗时耗力。而当增加了条件之后，分类准确度有了显著提升，并且对于专业人员来说，编写分类条件并不是很难在自动分类中，内容分析主要起到查找，分析和内容挖掘的作用。例如在聚类方法中，聚类的结果通常是个文档的自然分布和分布结构。研究人员需方法聚类和半监督学习方法的结合当我们对文档集合无所知时可以先使用聚类快速生成个文档结构，当聚类簇足够大时我们可以将聚类簇标记为新的类。标记完所有文档和聚类簇之后，已经标记的文档可作为半监督学习方法的输入......”。