1、“.....利用了上下文的多种相似特征进行主成分分析，确立主键和区间内距离，并对子区间也表示为公式中，可以用节中标记资源集的特征选择聚集函数公式来计算，是特征选择的阀值，可以通过以往统计的数据推出设定值。从算法中，我们可以发现基于上下文进行多特征选择的聚类方法在聚类时是利用主键的方式进行表示，采用分类别的簇间的不同性选择特征子集。在每次特征集簇群选择后，聚类都会重新降序排列汇总，得到组高聚类的特征子集。实验结果比较对于特征选择序，然后通过聚类算法在不同的子空间中检索数据簇，确定标记主键，然后形成特征子集的特征簇群。其处理过程如图所示。在实际的应用中......”。

2、“.....为特征类的聚集确定主键，并进行分离出具有代表性的特征子集，这样在得到不同类别的类集后，在各个类集上进行特征选择并利用合并函数得到结果集。设表示每个特征区间的数据集，代表维的特征向量，代表聚类选择的这些数据并没有被预先计算好，它们是实时的从匹配查询语句的文档中动态计算生成的。首先将文本中挖掘的数据集分成若干个数据簇，要求有较强的依赖和相关性，而不同的数据簇相关性尽可能的小，然后对文本进行聚类分析后的分类信息可作为对用户行为相似度的分析。对于特征选择后的聚类，不确定性是特征评价的指标，它也是针对计算机信息增减变化的度量指标和依赖程度......”。

3、“.....数据的特征并不是孤立表现的，而是相关联的表现相似特征，这就构成了多特征的集。针对这些在区分类别时存在的冗余现象，本文提出了基于上下文多特征选择的聚类算法。主要思想是根据数据集表现的特征的相似度，对相似属性类的特征进行聚类汇总，然后在每个簇群中选择个记或有无监督的特征选方法成功的运用到了聚类分析，利用了上下文的多种相似特征进行主成分分析，确立主键和区间内距离，并对子区间也进行了特征值降序排列，从而达到较为理想的效果。参考文献樊东辉基于文本聚类的特征选择算法研究西北师范大学，樊东辉，王治和，陈建华，许虎寅基于算法改进的文本聚类特征选择算法甘肃联合大学学报，徐峻岭，周毓明，陈林......”。

4、“.....在每次特征集簇群选择后，聚类都会重新降序排列汇总，得到组高聚类的特征子集。实验结果比较对于特征选择算法的评估，我应考虑到特征分类所获的结果相同时，子集的区间距离越短，其性能越优在大数据集测试时，特征分类的越稳定，其算法越好。表和表分别对比了等算法，在和分类器的分类结果，并由实验别的类集后，在各个类集上进行特征选择并利用合并函数得到结果集。设表示每个特征区间的数据集，代表维的特征向量，代表聚类选择的第个特征区间，代表合并的函数。那么算法程序的伪代码可以表示为，基于多特征选择的聚类方法研究论文原稿征作为主键......”。

5、“.....这样保证特征集的相对独立性降低高冗余度，进而对剩余的特征进行信息筛选后特征归类。基于多特征选择的聚类方法研究论文原稿。文本分类的相关技术聚类在文本数据的归类中作为种手段，利用的是计算机的自我分析和聚合。例如两个职员对音乐有兴趣，个喜欢哲学，个喜欢运动。的是计算机的自我分析和聚合。例如两个职员对音乐有兴趣，个喜欢哲学，个喜欢运动。为了解决上述问题，我们通过特征选择来进行分级汇总进行特征值的降序排序，根据标记和未标记资源集的特征选择进行分类。比如，在对文档的聚类中，文档归属于种类型，而这些聚类分析后的类型存在于索引中，我们对其中的字段进行搜索，步骤如下所示......”。

6、“.....不确定性是特征评价的指标，它也是针对计算机信息增减变化的度量指标和依赖程度，可以理解为数据簇之间共同相似的信息含量。如果用表示页面的上下文本记录，表示查询次的访问过的页面，表示特征向量的空间。则可以利使用以上公式计算每个页面的特征向量空间，对每个特征区间进行聚类汇总了。多特征选择聚类算法在聚类的选择特征中，对特征类型的分类是择计算机研究與发展，。基于多特征选择的聚类方法研究论文原稿。这些数据并没有被预先计算好，它们是实时的从匹配查询语句的文档中动态计算生成的。首先将文本中挖掘的数据集分成若干个数据簇，要求有较强的依赖和相关性，而不同的数据簇相关性尽可能的小......”。

7、“.....文本分类的相关技术聚类在文本数据的归类中作为种手段，利果可以看出算法结果正态分布的稳定性在未标记数据集上的分类用时是高于其他特征方法的，其原因在于多特征的选择的分量，类区间内距离分量相比其他更小。在数据集上的分类上，由于特征选择的子集区间分量较小，准确率相比其他更高和率更低。结论本文提出种在未被标记的资源集处理环境中，让计算机自己学习使用多特征相关的选择聚类的方法。使用这算法将有无标其中，在程序代码的实现中利用到的算法，可以具体表示为公式中，可以用节中标记资源集的特征选择聚集函数公式来计算，是特征选择的阀值，可以通过以往统计的数据推出设定值。从算法中......”。

8、“.....采用分类别反复进行的过程，首先对探测到的未标记的数据集进行相关度计算并形成类别区间，基于多特征选择聚类的算法，会在此基础上进行降序特征排序，然后通过聚类算法在不同的子空间中检索数据簇，确定标记主键，然后形成特征子集的特征簇群。其处理过程如图所示。在实际的应用中，多特征选择聚类算法充分利用文本的多特征特性，为特征类的聚集确定主键，并进行分离出具有代表性的特征子集，这样在得到不同基于多特征选择的聚类方法研究论文原稿引言近年来，随着大数据云计算人工智能等前沿技术的广泛应用，互聯网庞大的信息的处理和使用，成为了广大业内学者研究的重要课题之......”。

9、“.....特征集可表示为，指的是特征集，进行聚类时被划分了个不同的特征簇，行了特征值降序排列，从而达到较为理想的效果。参考文献樊东辉基于文本聚类的特征选择算法研究西北师范大学，樊东辉，王治和，陈建华，许虎寅基于算法改进的文本聚类特征选择算法甘肃联合大学学报，徐峻岭，周毓明，陈林，徐宝文基于互信息的无监督特征选择计算机研究與发展，。基于多特征选择的聚类方法研究论文原稿。假设日志信息包含了个上下文样本记录和个查询特征，特征集法的评估，我应考虑到特征分类所获的结果相同时，子集的区间距离越短，其性能越优在大数据集测试时，特征分类的越稳定，其算法越好......”。