本文選題：模糊C均值　切入點：黑洞算法　出處：《東北大學學報(自然科學版)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：FCM算法應用于文本聚類時,由于初始聚類中心點選擇的隨機性,以及容易陷入局部最優(yōu)的問題,導致文本聚類效果較差.為了提高FCM算法的聚類精度,提出了采用黑洞算法尋找FCM最優(yōu)初始聚類中心的方法.黑洞算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化方法,在FCM初始聚類中心尋優(yōu)的過程中,始終保持黑洞為全局最優(yōu)解,最終發(fā)現FCM的最優(yōu)初始聚類中心.實驗結果表明,基于黑洞算法的FCM文本聚類方法可以解決FCM算法對初始中心點敏感和容易陷入局部最優(yōu)的問題,聚類精度明顯提高.
[Abstract]:When the FCM algorithm is applied to text clustering, because of the randomness of initial clustering center selection and the problem that it is easy to fall into local optimum, the text clustering effect is poor. In order to improve the clustering accuracy of FCM algorithm, The black hole algorithm is proposed to find the FCM optimal initial clustering center. The black hole algorithm is a heuristic optimization method. In the process of FCM initial clustering center optimization, the black hole is always kept as the global optimal solution. Finally, the optimal initial clustering center of FCM is found. The experimental results show that the FCM text clustering method based on black hole algorithm can solve the problem that the FCM algorithm is sensitive to the initial center point and is prone to fall into local optimum, and the clustering accuracy is obviously improved.
【作者單位】： 東北大學計算機科學與工程學院;東網科技有限公司;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃項目(2015AA016005)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1573712