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一个K-均值文档聚类的改进算法

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摘要 k均值算法是一个常用的局部搜索算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极小,并且该局部极小解与全局最优解往往有很大的偏差.本文提出一个基于K-均值的迭代局部搜索文档聚类算法.该算法以k均值算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解.当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围.实验结果表明该算法对文档数据集聚类的正确性达99%以上.

DOI ojnko7gmjr/2222537

作者吴景岚 ;刘燕 ;朱文兴

机构地区不详

出处《闽江学院学报》 2004年2期

关键词 K-均值迭代局部搜索文档聚类算法局部极小解全局最优解数据库

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2004年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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