一种基于模糊聚类的文本挖掘新方法

提出了一种新的动态模糊自组织神经网络模型(TGFCM),并将其用于文本聚类中。针对传统模糊自组织神经网络需要预先确定聚类数的问题,TGFCM采用了可自动确定聚类数的动态自组织神经网络(TGSOM)的结构,在TGSOM网络结构中提出新的学习率计算式,并以模糊聚类中心作为TGFCM网络中对应的神经元的权值,从而提高了聚类的精度,并可提高收敛速度。