文件名称：论文研究-基于量子遗传算法的XML聚类集成.pdf
文件大小：743KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:40:57
XML文档,KNN分类,量子遗传算法,聚类集成,聚类质量
为了改善单一聚类算法的聚类性能, 提出一种基于量子遗传算法的XML文档聚类集成解决方法。该方法首先利用KNN分类算法将XML文档划分成k个差异性的聚类成员; 其次根据聚类成员的关系获得内联相似度矩阵, 并通过多次分割、向下、向上、双向收缩的QR算法分解特征值对应的特征向量来实现矩阵的维数缩减; 然后在映射空间上用量子遗传算法实现聚类集成, 把每一个样本判别到最优的聚类类别中。这样减少了数据差异性对聚类结果的影响, 提高了聚类质量。实验结果表明, 在真实的数据集上, 该聚类集成算法比其他聚类集成算法具有更好的效果。