基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

• 作者: 吉根林 杜长海
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 微粒群优化 模糊C-均值 文本聚类
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 30-33,37
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2006.02.007

摘要

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类,提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM.该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类.使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学数学与计算机科学学院	138	2757	22.0	50.0
2	杜长海	南京师范大学数学与计算机科学学院	3	110	3.0	3.0