蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究

针对模糊文本聚类算法（FCM）对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法（FACA）。该算法采用蚁群聚类算法（ACA）找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法（FACA）效果更有效,更适合应用于大型的数据集。     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法，给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法——覆盖聚类算法，给出了该算法的具体步骤，并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较，证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

基于模糊聚类和Naive Bayes方法的文本分类器

本文提出一种文本分类的新方法，该方法将模糊聚类与基于Naive Bayes的EM分类算法相结合，从而大大提高了EM分类算法的准确性，并解决了使用字符匹配引起的不完整性和不准确性问题。该方法首先给出每个类的一些关键词，并把这些关键词作为聚类中心进行聚类，然后使用距离聚类中心较近的文档启动一个引导过程。     

基于PAT-array和模糊聚类的文本聚类方法

阐述了基于后缀树的文本聚类（STC)算法，对其所存在的缺陷进行了分析，并在此基础上提出了采用PAT-array和模糊聚类相结合的方法对其进行的改进，以提高聚类的质量。     

模糊聚类在中文文本分类中的应用研究

将基于等价关系的模糊聚类技术应用于中文文本分类,提出了基于模糊聚类的中文文本分类算法ATCFC。该算法利用基于二级字索引的正向最大匹配算法对文本分词,建立模糊特征向量空间模型,使用贴近度法刻划文本间的相似度。利用算法ATCFC对文本集合进行动态聚类实验,实验结果表明算法ATCFC对于中文文本分类是可行、有效的。     

结合Total-Bregman距离的模糊聚类算法

模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法是一种常用的基于目标函数最小化的聚类算法。目前已经提出了相当数量的聚类算法是对模糊C均值聚类算法的改进,例如AFCM算法、GK算法等。对最近发表的基于Bregman距离的模糊聚类算法进行了改进,通过在FCM模糊聚类框架中引入Total-Bregman距离提升了聚类算法的聚类性能。同时对基于Total-Bregman距离的模糊聚类算法的收敛性质进行了理论分析。实验部分对来自UCI数据库的几个数据集进行了聚类,证明了算法的有效性和收敛性。     

模糊聚类中判别聚类有效性的新指标

本文提出了一个在模糊聚类中判别聚类有效性的新指标。该指标可有效地对类问有交叠或有多孤立点的情况做出准确的判定。文中基于模糊C-均值聚类算法(FCM)，应用多组的测试数据对其进行了性能分析，并与当前较广泛使用且较具代表性的某些相关指标进行了深入的比较。实验结果表明，该指标函数的判定性能是优越的，它可以自动地确定聚类的最佳个数。     

用于文本聚类的模糊谱聚类算法

谱聚类方法的应用已经开始从图像分割领域扩展到文本挖掘领域中,并取得了一定的成果。在自动确定聚类数目的基础上,结合模糊理论与谱聚类算法,提出了一种应用在多文本聚类中的模糊聚类算法,该算法主要描述了如何实现单个文本同时属于多个文本类的模糊谱聚类方法。实验仿真结果表明该算法具有很好的聚类效果。     

一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。     

具有特征排序功能的鲁棒性模糊聚类方法

提出了一种加权模糊聚类算法, 其优势在于能在实现有效聚类的同时, 对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序. 因此, 本文所提出的方法具有鲁棒性, 并可对所得的特征排序进行特征选择, 实验结果表明了该方法具有上述优势.     

一种成对约束限制的半监督文本聚类算法

半监督聚类能利用少量标记数据来提高聚类算法性能,但大部分文本聚类算法无法直接应用成对约束等先验信息。针对文本数据高维稀疏的特点,提出了一种半监督文本聚类算法。将成对约束信息扩展后嵌入文档相似度矩阵,在此基础上根据已划分与未划分文档之间的统计信息逐步找出剩余未划分文本集合中密集的且与已划分聚类中心集合相似度较小的K个初始聚类中心集合,然后将剩余的相对较难区分的文档结合成对约束限制信息划分到K个初始聚类中心集合,最后通过融合成对约束违反惩罚的收敛准则函数对聚类结果进行进一步优化。算法在聚类过程中自动确定初始聚类中心集合,避免了K均值算法对初始聚类中心选择的敏感性。在几个中英文数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地利用少量的成对约束先验信息提高聚类效果。     

词性对中英文文本聚类的影响研究

不同词性特征在文本聚类中有不同的贡献度。该文对四组有代表性的中英文数据集,利用三种聚类算法验证了四种主要词性及其组合对中英文文本聚类的影响。实验结果表明,在中文和英文两种语言中,名词均是表征文本内容的最重要词性,动词、形容词和副词均对文本聚类结果有帮助,仅选择名词作为特征聚类的结果与保留所有词性聚类的结果相近,但可大大降低文本的维度;选用名词为文本特征不能实现最好的聚类效果;相对其他词性组合和单一词性,采用名词、动词、形容词和副词的组合特征往往可以实现更好的聚类效果。在词性所占的比例以及单一词性聚类的结果上,同一词性在中英文文本聚类中呈现出较大差异。相对于英文,不同词性特征及其组合在中文文本聚类中呈现的差异更为稳定。     

基于最小生成树聚类的中文版面分割法

针对中文版面多横竖混排的特点,提出一种基于最小生成树聚类的版面分割方法。对原图像进行水平和垂直游程平滑,并对平滑后所得的连通域进行预分类处理,将文本进行横排、竖排分类。对预分类后的各类文本采用最小生成树聚类算法进行聚类处理。经实验,准确率达97%。实验表明,该方法对中文文档有良好的分割效果。     

一种基于词共现的文档聚类算法

为解决文本主题表达存在的信息缺失问题,提出一种基于词共现的文档聚类算法。利用文档集上的频繁共现词建立文档主题向量表示模型,将其应用于层次聚类算法中,并通过聚类熵寻找最优的层次划分,从而准确反映文档之间的主题相关关系。实验结果表明,该算法所获得的结果优于其他基于短语的文档层次聚类算法。     

一种结合主动学习的半监督文档聚类算法

半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.     

用于文档聚类的间隔流形学习算法研究

为有效解决文档聚类问题,提出一种基于间隔流形学习的文档聚类算法。该算法利用间隔Fisher分析将高维文档空间降维到低维特征空间,利用支持向量聚类算法进行聚类。在基准文档测试集上的实验结果表明,该算法的聚类性能优于其他常用的文档聚类算法。     

一种基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法

针对传统聚类算法处理复杂分布数据的不足,提出了一种新型的基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法.该算法由1)数据集归一化;2)利用旋转超盒构造初始类别;3)借助引力场概念对初始类别进行融合3个步骤构成.仿真结果表明,该算法在无需聚类数目的情况下,对复杂分布数据具有很好的聚类效果.     

基于单词超团的文本聚类方法

为优化文本聚类效果,提出一种基于单词超团理论的文本聚类方法.利用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度,将单词超团作为文档向量辅助信息,以图划分的方式进行聚类分析.对不同聚类方法的结果进行比较,证明基于单词超团的文本聚类方法能提高文本聚类的准确性.     

用于Web文档聚类的基于相似度的软聚类算法

提出了一种基于相似度的软聚类算法用于文本聚类，这是一种基于相似性度量的有效的软聚类算法，实验表明通过比较SISC和诸如K-mcans的硬聚类算法，SISC的聚类速度快、效率高。最后展望了文本挖掘在信息技术中的发展前景。