10.3969/j.issn.1000-3428.2009.05.015
基于模糊聚类的文本挖掘算法
针对传统FCM算法对孤立点比较敏感,须预先指定聚类数目的缺陷,提出一种新的模糊聚类算法NSFCM,将其应用于文本挖掘中.NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值,以减少孤立点对聚类中心的影响.采用平均信息熵确定聚类数,通过密度函数获得初始聚类中心.仿真结果证明,该算法聚类的精度和执行效率均高于FCM算法,效果较好.
聚类数、文本聚类、模糊聚类
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目70671016
2009-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
44-45,49