文献类型：期刊文章

作　　者：刘志勇[1,2] 耿新青[2]

机构地区：[1]大连理工大学管理学院,大连116024 [2]鞍山师范学院数学系,鞍山114005

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70671016)

年　　份：2009

卷　　号：35

期　　号：5

起止页码：44-45

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统FCM算法对孤立点比较敏感,须预先指定聚类数目的缺陷,提出一种新的模糊聚类算法NSFCM,将其应用于文本挖掘中。NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值,以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均信息熵确定聚类数,通过密度函数获得初始聚类中心。仿真结果证明,该算法聚类的精度和执行效率均高于FCM算法,效果较好。

关 键 词：聚类数 文本聚类 模糊聚类

分 类 号：TP301.6]