典型文献
聚类算法在情绪监测方面的应用研究
文献摘要：
聚类是数据挖掘的一种手段,把特征相似的数据聚在一起,论文尝试通过不同的聚类算法对数据集进行聚类,得出不同聚类算法的轮廓系数并对其行分析研究,得出最佳算法,然后确定k值,结果是当k=2时基于K-means聚类算法的情绪聚类效果最好.研究结果可以应用到抑郁症治疗或者心理学领域方面,未来做一个分类器进行快速的情绪分析,可以预测患者是否会患上抑郁症或者抑郁症发作,有很好的社会应用价值.
文献关键词：
聚类算法;情绪监测;抑郁症;K-means
中图分类号：
作者姓名：
蒋雅宁
作者机构：
天津职业技术师范大学信息技术工程学院,天津300202
文献出处：
引用格式：
[1]蒋雅宁-.聚类算法在情绪监测方面的应用研究)[J].电脑知识与技术,2022(02):31-32
A类：
B类：
聚类算法,情绪监测,聚在一起,同聚,轮廓系数,最佳算法,means,抑郁症,分类器,情绪分析,患上
AB值：
0.351524
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