基于粒子群优化的模糊文本聚类研究

柴瑞敏; 王月; 王飞

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基于粒子群优化的模糊文本聚类研究

首发时间：2010-01-05

柴瑞敏 ¹ 王月 ¹ 王飞 ²

1、辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
2、河南工业大学信息工程与科学学院

摘要：针对模糊文本聚类算法对输入顺序以及初始点的敏感的问题，提出了一种粒子群群优化的改进模糊聚类算法。该算法采用粒子群优化算法找到初始的中心点，以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题；并且使用改进的模糊文本聚类算法消除样本不均衡问题，精化聚类结果。实验结果表明该算法在测试数据集所得到的聚类效果更加理想。

关键词：文本聚类粒子群优化模糊聚类

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Based on Particle Swarm Optimization of Fuzzy Text Clustering

Chai ruimin ¹ Wang yue ¹ Wang fei ²

1、Liaoning Technical University
2、Henan University of Technology

Abstract：Ocusing on that Fuzzy text clustering algorithm is sensitive to the initial point and input order, we proposed a Fuzzy C-means clustering algorithm based on particle swarm optimization. The algorithm used particle swarm optimization find the centrepoint, which solve the sensitive problems of Fuzzy c-means and etc.;it used advanced Fuzzy C-means algorithm to eliminate sample’s Uneven, refined the clustering results. The experiments shown that our algorithm can attained the better clustering results with our test data sets.

Keywords： Text Clustering Particle Swarm Optimization Fuzzy Clustering

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柴瑞敏，王月，王飞. 基于粒子群优化的模糊文本聚类研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2010-01-05]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201001-78.

No.3845322499512626****

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论文编号	201001-78
论文题目	基于粒子群优化的模糊文本聚类研究
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