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基于粒子群算法的文档模糊均值聚类分析
被引量：
2
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作者
叶吉祥
林泉
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第6期1446-1448,共3页
文档聚类随着网上文本数量的激增以及实际应用中的需求,引起了人们广泛的关注,迅速发展成为人工智能领域的一个研究课题。以关键词在文档中出现的频度与文档长度之比作关键词隶属度,将M篇文档中前N个出现频率最大的关键词作为文档隶属...
文档聚类随着网上文本数量的激增以及实际应用中的需求,引起了人们广泛的关注,迅速发展成为人工智能领域的一个研究课题。以关键词在文档中出现的频度与文档长度之比作关键词隶属度,将M篇文档中前N个出现频率最大的关键词作为文档隶属度的特征属性,由M篇文档隶属度构成文档模糊聚类模式样品集。在模糊均值聚类算法中嵌入PSO算法,使得总的类内离散度达到最小,从而获取最佳文档聚类。实验结果表明,将PSO算法应用于文档聚类问题可以获得较佳的聚类结果。
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关键词
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隶属
度
文档隶属度
均值聚类
文档
聚类
粒子群算法
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职称材料
题名
基于粒子群算法的文档模糊均值聚类分析
被引量：
2
1
作者
叶吉祥
林泉
机构
中南大学信息与工程学院
长沙理工大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第6期1446-1448,共3页
基金
湖南省自然科学基金项目(06jj50109)
文摘
文档聚类随着网上文本数量的激增以及实际应用中的需求,引起了人们广泛的关注,迅速发展成为人工智能领域的一个研究课题。以关键词在文档中出现的频度与文档长度之比作关键词隶属度,将M篇文档中前N个出现频率最大的关键词作为文档隶属度的特征属性,由M篇文档隶属度构成文档模糊聚类模式样品集。在模糊均值聚类算法中嵌入PSO算法,使得总的类内离散度达到最小,从而获取最佳文档聚类。实验结果表明,将PSO算法应用于文档聚类问题可以获得较佳的聚类结果。
关键词
关键词
隶属
度
文档隶属度
均值聚类
文档
聚类
粒子群算法
Keywords
keyword membership
document membership
k-means clustering
document clustering
PSO algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法的文档模糊均值聚类分析
叶吉祥
林泉
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
2
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参考文献
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