CAJ | 학술논문

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κ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.
위료개선단일취류산법적취류성능,제출일충기우양자유전산법적XML문당취류집성해결방법.해방법수선이용KNN분류산법장XML문당화분성κ개차이성적취류성원；기차근거취류성원적관계획득내련상사도구진,병통과다차분할、향하、향상、쌍향수축적QR산법분해특정치대응적특정향량래실현구진적유수축감；연후재영사공간상용양자유전산법실현취류집성,파매일개양본판별도최우적취류유별중.저양감소료수거차이성대취류결과적영향,제고료취류질량.실험결과표명,재진실적수거집상,해취류집성산법비기타취류집성산법구유경호적효과.