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结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法: 收藏
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引用; 《计算机应用研究》2014年第2期31卷 364-368页; 作者：王永贵林琳刘宪国辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105; 传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感,结果有可能收敛于一般次优解,为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略,根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权...; 传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感,结果有可能收敛于一般次优解,为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略,根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化,子代间及子代与父代信息交流,共享最优粒子,替换最劣粒子,完成进化,该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合,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,用K-means算法优化新生粒子,即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明,该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性,聚类效果也有明显的改善。; 来源：详细信息评论

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