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基于余弦距离选取初始簇中心的文本聚类研究 被引量：23
1
作者 王彬宇 刘文芬 +1 位作者 胡学先 魏江宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期11-18,共8页
文本聚类是文本信息进行有效组织、摘要和导航的重要手段,其中基于余弦相似度的K-means算法是最重要且使用最广泛的文本聚类算法之一。针对基于余弦相似度的K-means算法改进方案设计困难,且众多优异的基于欧氏距离的K-means改进方法无... 文本聚类是文本信息进行有效组织、摘要和导航的重要手段,其中基于余弦相似度的K-means算法是最重要且使用最广泛的文本聚类算法之一。针对基于余弦相似度的K-means算法改进方案设计困难,且众多优异的基于欧氏距离的K-means改进方法无法适用的问题,对余弦相似度与欧氏距离的关系进行探讨,得到标准向量前提下二者的转化公式,并在此基础上定义一种与欧氏距离意义相近关系紧密的余弦距离,使原有基于欧氏距离的K-means改进方法可通过余弦距离迁移到基于余弦相似度的K-means算法中。在此基础上理论推导出余弦K-means算法及其拓展算法的簇内中心点计算方法,并进一步改进了聚类初始簇中心的选取方案,形成新的文本聚类算法MCSKM++。通过实验验证,该算法在迭代次数减少、运行时间缩短的同时,聚类精度得到提高。 展开更多
关键词 文本聚类 K-MEANS算法 余弦相似度 余弦距离 初始点选取
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基于2d-距离改进的K-means聚类算法研究 被引量：8
2
作者 陈福集 蒋芳 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第2期114-118,共5页
为了解决原始K-means算法随机选取聚类中心对聚类结果产生较大影响的不足和孤立点的存在对聚类精度的破坏,以及两者之间的相互牵制性,采用基于2d-距离的DKC值来对原始样本数据集进行预处理以分辨孤立点,同时确定初始的聚类中心,达到消... 为了解决原始K-means算法随机选取聚类中心对聚类结果产生较大影响的不足和孤立点的存在对聚类精度的破坏,以及两者之间的相互牵制性,采用基于2d-距离的DKC值来对原始样本数据集进行预处理以分辨孤立点,同时确定初始的聚类中心,达到消除两者相互影响的效果,使得聚类中心相对稳定,改进后的算法较原始的算法在准确度上得到了改进。 展开更多
关键词 2d距离 K—means算法 初始点选取 孤立点
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基于演化计算的线性规划原对偶内点法中的初始点选取算法
3
作者 贾伟 雍龙泉 李娜 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期334-340,共7页
采用原对偶内点法求解线性规划问题,对初始点要求严格。根据初始可行内点的准则,定义了相应的达成度函数,并由达成度函数定义了适应值函数,从而提出了基于演化计算的线性规划原对偶内点法中的初始点选取算法。该算法基于和声搜索演化算... 采用原对偶内点法求解线性规划问题,对初始点要求严格。根据初始可行内点的准则,定义了相应的达成度函数,并由达成度函数定义了适应值函数,从而提出了基于演化计算的线性规划原对偶内点法中的初始点选取算法。该算法基于和声搜索演化算法实现,经数值实验测试,结果表明,对所选取测试的典型线性规划问题,算法都能求得大部分问题的初始可行内点。 展开更多
关键词 线性规划 原对偶内点法 初始点选取 演化计算 和声搜索
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基于DKC值的K-means改进聚类算法的研究
4
作者 周娟 《企业技术开发》 2015年第1期24-26,共3页
由于K-means算法的中心点是随机选择的,这样会导致聚类结果很不稳定,同时,孤立点的存在也会影响到聚类的精度,为解决这些问题及二者之间互相牵制,文章基于DCK值来对初始聚类中心进行选择,同时去除数据中的孤立点,使得聚类中心相对稳定,... 由于K-means算法的中心点是随机选择的,这样会导致聚类结果很不稳定,同时,孤立点的存在也会影响到聚类的精度,为解决这些问题及二者之间互相牵制,文章基于DCK值来对初始聚类中心进行选择,同时去除数据中的孤立点,使得聚类中心相对稳定,再利用改进的k-means算法对数据进行聚类,改进后的算法较原始算法更准确。 展开更多
关键词 DKC值 K-MEANS算法 初始点选取 孤立点
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