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用K均值算法进行文本聚类通常只能以局部最优结束，很难找到全局最优．文章提出了一种基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法．在该方法中提出了认知主体在聚类中对范式继承的方式，在认知主体对范式的背叛中提出一种混沌变异算子．实验证明该方法不但能有效地提高文本聚类的效率而且能有效地提高文本聚类的精度．
基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法
【摘 要】
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用K均值算法进行文本聚类通常只能以局部最优结束，很难找到全局最优．文章提出了一种基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法．在该方法中提出了认知主体在聚类中对范式继承的方式，
【机 构】
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山东工商学院工商管理学院,天津大学系统工程研究所
【出 处】
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系统工程学报
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60275020)
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