基于K均值和aiNet的两阶段文本聚类算法

作者：向永生; 刘燕婷; 徐家宁

来源：微计算机信息, 2009, (30): 186-187+181.

• 文本聚类
• 向量空间模型
• 人工免疫网
• k均值聚类算法 Text Clustering
• Vector Space Model
• Artificial Immune Network(aiNet)
• K-means

为了克服基于aiNet的文本聚类算法在处理高维数时性能下降的缺点,设计一种基于聚类中心的虚拟坐标映射机制的文本表示模型,实现文本向量模型的降维技术。在文本进行K均值聚类后,对文本向量进行降维,再将其作为aiNet文本聚类的输入。实验表明,通过两阶段的算法对文本进行聚类,有效提高了aiNet文本聚类质量。

• 单位
  长沙理工大学