基于遗传算法的动态文本聚类

被引：3

作者：

乐兵

王明文

机构：

[1] 江西师范大学计算机信息工程学院

来源：

江西师范大学学报(自然科学版) | 2006年 / 03期

关键词：

文本聚类; 遗传算法; 二进制编码; 欧氏距离; 纯度;

D O I：

10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2006.03.021

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081203 ;

摘要：

为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直至适应度函数收敛,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验表明该方法可以克服局部极值点的问题,且聚类结果的评价指标Purity(纯度)也比较好.

引用

页码：278 / 281

页数：4