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蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究
被引量:
3
1
作者
王飞
张德贤
+1 位作者
韩金淑
陶永波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第32期126-129,共4页
针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性...
针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法(FACA)效果更有效,更适合应用于大型的数据集。
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关键词
文本
聚
类
模糊
聚
类
(FCM)
蚁
群
聚
类
(
aca
)
蚁
群
优化的模糊
聚
类
算法(F
aca
)
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职称材料
题名
蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究
被引量:
3
1
作者
王飞
张德贤
韩金淑
陶永波
机构
河南工业大学信息工程与科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第32期126-129,共4页
基金
河南省科技攻关项目(No.072102210013)~~
文摘
针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法(FACA)效果更有效,更适合应用于大型的数据集。
关键词
文本
聚
类
模糊
聚
类
(FCM)
蚁
群
聚
类
(
aca
)
蚁
群
优化的模糊
聚
类
算法(F
aca
)
Keywords
document clustering; Fuzzy C-Means clustering algorithm; Ant Colony clustering Algorithm; Ant Colony clustering algorithm combined with Fuzzy C-menas;
分类号
TP391 [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
蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究
王飞
张德贤
韩金淑
陶永波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
3
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