一种基于黑洞算法的模糊C均值文本聚类方法

发布时间：2018-03-06 06:33

  本文选题：模糊C均值　切入点：黑洞算法　出处：《东北大学学报(自然科学版)》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：FCM算法应用于文本聚类时,由于初始聚类中心点选择的随机性,以及容易陷入局部最优的问题,导致文本聚类效果较差.为了提高FCM算法的聚类精度,提出了采用黑洞算法寻找FCM最优初始聚类中心的方法.黑洞算法是一种启发式优化方法,在FCM初始聚类中心寻优的过程中,始终保持黑洞为全局最优解,最终发现FCM的最优初始聚类中心.实验结果表明,基于黑洞算法的FCM文本聚类方法可以解决FCM算法对初始中心点敏感和容易陷入局部最优的问题,聚类精度明显提高.
[Abstract]:When the FCM algorithm is applied to text clustering, because of the randomness of initial clustering center selection and the problem that it is easy to fall into local optimum, the text clustering effect is poor. In order to improve the clustering accuracy of FCM algorithm, The black hole algorithm is proposed to find the FCM optimal initial clustering center. The black hole algorithm is a heuristic optimization method. In the process of FCM initial clustering center optimization, the black hole is always kept as the global optimal solution. Finally, the optimal initial clustering center of FCM is found. The experimental results show that the FCM text clustering method based on black hole algorithm can solve the problem that the FCM algorithm is sensitive to the initial center point and is prone to fall into local optimum, and the clustering accuracy is obviously improved.
【作者单位】： 东北大学计算机科学与工程学院;东网科技有限公司;
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(2015AA016005)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1573712