计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (32): 126-129.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.32.035
王 飞,张德贤,韩金淑,陶永波
收稿日期:
2009-03-27
修回日期:
2009-05-25
出版日期:
2010-11-11
发布日期:
2010-11-11
通讯作者:
王 飞
WANG Fei,ZHANG De-xian,HAN Jin-shu,TAO Yong-bo
Received:
2009-03-27
Revised:
2009-05-25
Online:
2010-11-11
Published:
2010-11-11
Contact:
WANG Fei
摘要: 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。
中图分类号:
王 飞,张德贤,韩金淑,陶永波. 蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(32): 126-129.
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