​关于PSO优化后文本聚类的算法--MATLAB

资 源 简 介

​关于PSO优化后文本聚类的算法--MATLAB

详 情 说 明

PSO优化后的文本聚类算法是一种结合粒子群优化与传统聚类方法的改进方案。粒子群优化(PSO)通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解，将其应用于文本聚类可以显著提升聚类质量。

在MATLAB实现中，该算法主要分为三个核心阶段：首先是文本向量化处理，将文本数据转换为数值特征向量；然后是PSO参数初始化，包括粒子群规模、惯性权重等关键参数设置；最后是迭代优化阶段，PSO算法不断调整聚类中心位置，使目标函数达到最优。

相比传统K-means聚类，PSO优化的文本聚类具有更好的全局搜索能力，能有效避免算法陷入局部最优。在MATLAB环境下，利用其强大的矩阵运算能力和可视化工具，可以直观展示聚类效果和算法收敛过程。实际应用中通常需要对PSO参数进行调优，如学习因子和迭代次数的设置，以获得最佳聚类效果。