【摘 要】
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针对传统K—Means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感，易陷入局部最优解的问题，提出一种基于混合并行遗传算法的文本聚类方法。该方法首先将文档集合表示成向量空间模型，并在文档
【机 构】
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华中师范大学计算机科学系,咸宁学院计算机系
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针对传统K—Means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感，易陷入局部最优解的问题，提出一种基于混合并行遗传算法的文本聚类方法。该方法首先将文档集合表示成向量空间模型，并在文档向量中随机选择初始聚类中心形成染色体，然后结合K—Means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力，通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻，有效地避免了局部最优解的出现。实验表明该算法相对于K—Means算法、简单遗传算法等文本聚类方法具有更高的精确度和全局寻优能力。
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