基于遗传算法与模糊聚类的文本分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题的研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·文本分类与文本聚类 | 第13-14页 |
| ·文本分类的定义 | 第13-14页 |
| ·文本聚类的定义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·文本分类和聚类存在的问题 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究工作及结构 | 第17-19页 |
| 第2章 主要聚类算法分析方法 | 第19-28页 |
| ·聚类分析简介 | 第19页 |
| ·主要聚类算法分类 | 第19-24页 |
| ·主要划分方法 | 第19-21页 |
| ·层次聚类算法 | 第21-22页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第22-23页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第23-24页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第24页 |
| ·划分方法的分析 | 第24-25页 |
| ·K-平均算法的分析 | 第25页 |
| ·K-中心点算法的分析 | 第25页 |
| ·聚类质量的评价 | 第25-27页 |
| ·内部评价标准 | 第26-27页 |
| ·外部评价标准 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 模糊理论与模糊聚类 | 第28-38页 |
| ·模糊数学基础 | 第28-29页 |
| ·模糊聚类分析 | 第29-32页 |
| ·FCM 算法的相关问题 | 第32-34页 |
| ·FCM 的一种改进 | 第34-37页 |
| ·ReliefF 算法 | 第34-35页 |
| ·基于特征加权的FCM 聚类算法 | 第35-36页 |
| ·WFCM 与FCM 算法的实验结果比较 | 第36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于遗传算法的模糊聚类分析 | 第38-48页 |
| ·遗传算法概述 | 第38页 |
| ·遗传算法流程 | 第38-41页 |
| ·遗传算法的设计 | 第41-42页 |
| ·遗传算法优化初始聚类中心算法 | 第42-47页 |
| ·适应度函数 | 第43页 |
| ·非线性排序选择 | 第43-44页 |
| ·个体的基因平均差异度 | 第44-45页 |
| ·群体的更新方式 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第48-55页 |
| ·实验设计方案 | 第48-50页 |
| ·语料库 | 第48页 |
| ·预处理 | 第48-49页 |
| ·评价指标 | 第49-50页 |
| ·性能分析 | 第50页 |
| ·系统模型 | 第50-51页 |
| ·实验过程及结论 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
