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基于改进粒子群优化的文本聚类算法研究
被引量:
8
1
作者
王永贵
林琳
刘宪国
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第11期172-177,共6页
针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及...
针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。
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关键词
粒子群优化
自调节惯性权重机制
进化程度
云变异算子
K-MEANS算法
文本聚类
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职称材料
题名
基于改进粒子群优化的文本聚类算法研究
被引量:
8
1
作者
王永贵
林琳
刘宪国
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第11期172-177,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60903082)
辽宁省教育厅基金资助项目(L2012113)
文摘
针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。
关键词
粒子群优化
自调节惯性权重机制
进化程度
云变异算子
K-MEANS算法
文本聚类
Keywords
Particle Swarm Optimization ( PSO )
self-regulating mechanism of inertia weight
degree of evolution
cloud mutation operator
k-means algorithm
text clustering
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群优化的文本聚类算法研究
王永贵
林琳
刘宪国
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
8
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参考文献
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