基于粒子群算法的文档模糊均值聚类分析

• 作者: 叶吉祥 林泉
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1446-1448
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3512字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶吉祥	中南大学信息与工程学院	15	120	9.0	10.0
2	林泉	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	18	2.0	2.0