一种基于采样遗传的文本软聚类方法

摘要

由于文本呈现的多样性和大量性，模糊聚类在文本聚类中扮演着越来越重要的角色。而应用最广泛的FCM算法存在着初始中心敏感的问题，对此本文提出了一种基于采样遗传的FCM算法（SGFCM）。该方法通过遗传算法的全局寻优能力来优化FCM算法的初始聚类中心，由此来提高聚类的质量及聚类的速度。实验证明该方法在文本软聚类应用中是有效的。