长安大学学报（自然科学版）
長安大學學報（自然科學版）
장안대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHANG'AN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2007年
2期
107-110
,共4页
模糊聚类%模糊竞争学习%学习向量量化%网页文献
模糊聚類%模糊競爭學習%學習嚮量量化%網頁文獻
모호취류%모호경쟁학습%학습향량양화%망혈문헌
基于对文献聚类的3种方法(c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法)的统计和分析,借鉴了模糊聚类思想,尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小,并将其应用于学习向量量化算法中.针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式,并用该算法成功地解决了文献聚类的难题.实验结果表明:学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题,运行时间短;该算法与模糊聚类算法相比更健壮;该算法使在线文献聚类分析成为可能.
基于對文獻聚類的3種方法(c-means法、模糊c-means法和學習嚮量量化法)的統計和分析,藉鑒瞭模糊聚類思想,尤其是用協方差矩陣來描述聚類的形狀和大小,併將其應用于學習嚮量量化算法中.針對新的參攷嚮量開髮瞭模糊競爭學習模式,併用該算法成功地解決瞭文獻聚類的難題.實驗結果錶明:學習嚮量量化算法能有效地解決文獻的聚類問題,運行時間短;該算法與模糊聚類算法相比更健壯;該算法使在線文獻聚類分析成為可能.
기우대문헌취류적3충방법(c-means법、모호c-means법화학습향량양화법)적통계화분석,차감료모호취류사상,우기시용협방차구진래묘술취류적형상화대소,병장기응용우학습향량양화산법중.침대신적삼고향량개발료모호경쟁학습모식,병용해산법성공지해결료문헌취류적난제.실험결과표명:학습향량양화산법능유효지해결문헌적취류문제,운행시간단;해산법여모호취류산법상비경건장;해산법사재선문헌취류분석성위가능.
