一种改进的文本聚类中心选择算法的研究

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1、摘要K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法，在众多聚类算法的性能比较中，该算法具有效率高、可发现任意聚类形状、对数据输入顺序不敏感、且对于高维数据也有较好的性能，而得到广泛的应用，但是K-means算法需要事先指定K值，并且对于“噪音”和孤立点数据敏感。因此针对K-means算法的以上缺点提出了新算法，从以下两点对传统的K-means算法进行了改进。首先，将文档集合分成一定规模的子文档集，串行聚类。其次，在聚类中心的选择上使用遗传算法的选择、变异操作确定。并且通过实验证明了，该算法无论是在聚类中心选择的精确性还是聚类结果的准确性

2、都得到了提高。关键词：文本聚类；聚类中心；K—Means算法；遗传算法IABSTRACTK-meansclusteringalgorithmisadivisionbasedontheclusteringalgorithm,manyclusteringalgorithmintheperformancecomparison,thealgorithmisefficient,canbefoundclusteringofarbitraryshape,theorderofdatainputisnotsensitive,andthehigh-dime

3、nsionaldataalsohavebetterperformance,soitisusedwidely.ButK-meansalgorithmneedtospecifyK-valueinadvanced,anditissensitivetothe"noise"andisolatingdatapoints.ThisarticledevelopedanewalgorithmovertheshortcomingsoftheK-meansalgorithm.Firstly,samplescollectedanddividedintosubs

4、ets,serialclustering.Secondly,geneticalgorithmwilljointheK-meansalgorithm,toselectthecenterofthecluster.Andexperimentsshowthat,thisnewalgorithmisbetternotonlyintheprecisionofclusterresult,butalsointheaccuracyofclustercenterchoosingthanthetraditionalK-meansalgorithm.Keywo

5、rds:Textclustering;Centeroftextclustering;K-MeansAlgorithm;GeneticAlgorithmII目录1绪论...........................................................................................................11.1引言............................................................................

6、.......................11.2国内外研究现状............................................................................21.3课题研究的目的及意义...............................................................41.4论文的主要内容.........................................................................

7、...52文本聚类.................................................................................................62.1文本聚类概述.................................................................................62.1.1文本聚类................................................................

8、..................62.1.2常用的文本聚类算法............................................................72.1.3聚类质量