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融合差分进化和SOM的组合文本聚类算法
被引量:
1
1
作者
姜凯
苑金海
《计算机与现代化》
2015年第5期13-16,20,共5页
自组织映射算法是一种重要的聚类模型,能够有效提高搜索引擎的精确性。为克服自组织映射网络对于初始连接权值敏感的不足,提出一种改进的差分进化和SOM相结合的组合文档聚类算法IDE-SOM,首先引入一种改进的差分进化算法对文档集进行一...
自组织映射算法是一种重要的聚类模型,能够有效提高搜索引擎的精确性。为克服自组织映射网络对于初始连接权值敏感的不足,提出一种改进的差分进化和SOM相结合的组合文档聚类算法IDE-SOM,首先引入一种改进的差分进化算法对文档集进行一次粗聚类,旨在对SOM网络的初始连接权值进行优化,然后将这个连接权值初始化SOM网络进行细聚类。仿真实验表明,该算法在F-measure、熵等评价指标上都获得了较好的聚类效果。
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关键词
改进差分进化算法
自组织映射
组合文本聚类
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职称材料
题名
融合差分进化和SOM的组合文本聚类算法
被引量:
1
1
作者
姜凯
苑金海
机构
聊城大学东昌学院
出处
《计算机与现代化》
2015年第5期13-16,20,共5页
基金
山东省教育厅科研计划项目(J13LN75)
文摘
自组织映射算法是一种重要的聚类模型,能够有效提高搜索引擎的精确性。为克服自组织映射网络对于初始连接权值敏感的不足,提出一种改进的差分进化和SOM相结合的组合文档聚类算法IDE-SOM,首先引入一种改进的差分进化算法对文档集进行一次粗聚类,旨在对SOM网络的初始连接权值进行优化,然后将这个连接权值初始化SOM网络进行细聚类。仿真实验表明,该算法在F-measure、熵等评价指标上都获得了较好的聚类效果。
关键词
改进差分进化算法
自组织映射
组合文本聚类
Keywords
improved differential evolution algorithm
self-organizing map (SOM)
assemble text clustering
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合差分进化和SOM的组合文本聚类算法
姜凯
苑金海
《计算机与现代化》
2015
1
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