基于遗传算法的自适应文本模糊聚类研究

针对fcm聚类算法对初始聚类中心的选择敏感，以及聚类数c难以确定的问题，提出一种基于遗传算法的自适应文本模糊聚类方法。该方法首先将文档集合表示成向量空间模型，并采用一种新型的可变长染色体编码方案，随机选择文本向量作为初始聚类中心形成染色体，然后结合fcm算法的高效性和遗传算法的全局优化能力，通过遗传进化，有效地避免了局部最优解的出现，同时得到了优化的聚类数目和聚类结果。实验表明该算法是一种精确高效的文本聚类方法。