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改进遗传算法在模糊文本聚类中的应用研究
被引:1
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
时念云
蒋红芬
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
蒋红芬
徐九韵
论文数:
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引用数:
0
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0
机构:
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
徐九韵
机构
:
[1]
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
来源
:
科学技术与工程
|
2005年
/ 24期
关键词
:
聚类分析;
FCM;
遗传算法;
免疫机制;
文本聚类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的。
引用
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页码:1898 / 1902
页数:5
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