基于粒子群的模糊C均值文本聚類(lèi)算法研究pdf 模糊C均值聚類(lèi)
發(fā)布時(shí)間:2020-03-07 來(lái)源: 短文摘抄 點(diǎn)擊:
[摘要] 利用模糊C均值算法解決文本聚類(lèi)問(wèn)題時(shí),隨機(jī)選取的初始聚類(lèi)中心和聚類(lèi)數(shù)會(huì)導(dǎo)致不同的聚類(lèi)結(jié)果,且容易陷入局部最優(yōu)。提出利用粒子群優(yōu)化算法確定模糊c均值的初始聚類(lèi)中心,并通過(guò)向量空間模型和特征提取,再利用模糊c均值進(jìn)行文檔聚類(lèi)。實(shí)驗(yàn)表明,這種基于粒子群的模糊c均值聚類(lèi)算法迭代次數(shù)少,能解決經(jīng)典模糊c均值算法對(duì)初始值敏感和易陷入局部極小的缺點(diǎn),且聚類(lèi)速度和效果得到明顯提高。
[關(guān)鍵詞] 模糊C均值 粒子群 文本聚類(lèi)
[分類(lèi)號(hào)] TP391
注:“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文”
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