结合差分进化与K均值的Web文档聚类算法研究

• 作者: 姜凯 左风朝
• 来源期刊: 聊城大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: Web文档聚类 差分进化算法 K均值 优化问题
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 应用科学研究
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6634.2012.01.022

摘要

为解决文档聚类问题,提出一种基于差分进化的聚类算法,通过把文档聚类问题建模为优化问题,对聚类准则函数进行优化,来寻找初始最优聚类中心.在此基础上,进一步提出两种差分进化算法与K均值结合的混合方法,来获得更好的聚类结果.实验表明,与经典K均值算法相比,新提出的两种混合方法能够获得较好的聚类质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左风朝	聊城大学计算机学院	12	18	2.0	3.0
2	姜凯	聊城大学计算机学院	5	17	2.0	4.0