蚁群-遗传融合的文本聚类算法

被引:14
作者
张云
冯博琴
麻首强
刘连梦
机构
[1] 西安交通大学电子与信息工程学院
关键词
蚁群算法; 遗传算法; 融合; 文本聚类;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
针对蚁群算法容易出现停滞现象而不能对解空间进行全面搜索的问题,提出了一种蚁群-遗传融合的文本聚类算法.该算法将影响蚁群算法性能的4个参数作为遗传算法中的染色体进行编码,基于此又设计出相应的适应度函数以及选择交叉变异算子,通过多次迭代找出最优的参数组合,并将其应用到文本聚类问题上.经与经典的k均值聚类算法、基本的蚁群聚类算法的仿真比较,结果表明所提出算法的聚类效果更好,在3个测试集上的F度量值要比k均值聚类算法分别提高5.69%、48.60%、69.60%,所以更适合于处理较大规模的数据集.
引用
收藏
页码:1146 / 1150
页数:5
相关论文
共 5 条
[1]   蚁群算法中系统初始化及系统参数的研究 [J].
吴春明 ;
陈治 ;
姜明 .
电子学报, 2006, (08) :1530-1533
[2]   文档聚类综述 [J].
刘远超 ;
王晓龙 ;
徐志明 ;
关毅 .
中文信息学报, 2006, (03) :55-62
[3]   基于均匀设计的蚁群算法参数设定 [J].
黄永青 ;
梁昌勇 ;
张祥德 .
控制与决策, 2006, (01) :93-96
[4]  
蚁群算法原理及其应用[M]. 科学出版社 , 段海滨, 2005
[5]  
Ant colony optimization theory: A survey[J] . Marco Dorigo,Christian Blum.Theoretical Computer Science . 2005 (2-3)