基于免疫网络的k-means文档聚类算法研究

摘要：

提出了一种把人工免疫网络(aiNet)和k-means算法结合的文档聚类算法.先把文档集预处理成向量集表示,基于向量之间的余弦相似度,用aiNet算法对文档进行聚类,用得到的相似度矩阵初始化k-means的聚类中心,再用k-means算法对文档聚类.实验结果表明,该算法是可行的,并且能改善聚类质量.

关键词：聚类分析、文档聚类、人工免疫网络、向量空间模型、余弦相似度

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省科技计划基金项目2007GK3042;湖南省教育厅基金项目06a003

在线出版日期：2008-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2629-2631