文件名称：论文研究-一种基于模糊聚类的文本挖掘新方法.pdf
文件大小：248KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:32:24
文本聚类,动态自组织神经网络,模糊聚类,动态模糊自组织神经网络模型
提出了一种新的动态模糊自组织神经网络模型(TGFCM)，并将其用于文本聚类中。针对传统模糊自组织神经网络需要预先确定聚类数的问题，TGFCM采用了可自动确定聚类数的动态自组织神经网络(TGSOM)的结构，在TGSOM网络结构中提出新的学习率计算式，并以模糊聚类中心作为TGFCM网络中对应的神经元的权值，从而提高了聚类的精度，并可提高收敛速度。