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针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题，提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点，针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点，设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度，动态地调节惯性权重，云变异算子基于云模型的随机性和稳定性，采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心，类内离散度之和的倒数是