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李孝闯

作品数：1 被引量：3H指数：1
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合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇人工免疫
  • 1篇人工免疫网络
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织神经网...
  • 1篇网络
  • 1篇文本聚类
  • 1篇向量
  • 1篇向量空间
  • 1篇向量空间模型
  • 1篇免疫网络
  • 1篇聚类
  • 1篇SOM

机构

  • 1篇河南科技大学
  • 1篇太原科技大学

作者

  • 1篇李孝闯
  • 1篇李进
  • 1篇张立文
  • 1篇徐家宁

传媒

  • 1篇计算机应用与...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于免疫网络和SOM的文本聚类算法研究被引量：3
2010年
文本聚类的核心问题是找到一种优化的聚类算法对文本向量进行聚类,是典型的高维数据聚类,提出一种基于自组织神经网络SOM和人工免疫网络aiNet的两阶段文本聚类算法TCBSA。新算法先用SOM神经网络进行聚类,把高维的文本数据映射到二维的平面上,然后再用aiNet对文本聚类。该方法利用SOM神经网络对高维数据降维的优点,克服了人工免疫网络对高维数据的聚类能力差的缺点。仿真实验结果表明该文本聚类算法不仅是可行的,而且具有一定的自适应能力和较好的聚类效果。
张立文徐家宁李进李孝闯
关键词：文本聚类向量空间模型人工免疫网络自组织神经网络
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