MATLAB实现的文本特征优化聚类系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于遗传算法的文本特征选择系统，采用二进制编码模拟染色体，结合聚类分析与文本集密度评估，实现最优特征子集的自动化筛选，提升文本数据处理能力。

详 情 说 明

基于遗传算法的文本特征优化聚类系统

项目介绍

本项目开发了一个集成遗传算法与聚类分析的特征选择系统，专门用于处理文本数据。系统将文本特征组合建模为染色体结构，采用二进制编码表示特征选择状态，通过引入文本集密度作为适应度评价指标，自动寻找最优特征子集。系统包含完整的遗传算法流程（选择、交叉、变异操作），最终输出经优化的特征组合及其对应的聚类效果评估。

功能特性

• 智能特征选择：基于遗传算法自动搜索最优文本特征子集
• 二进制编码机制：采用染色体结构高效表示特征选择状态
• 密度聚类评估：引入文本集密度作为适应度评价指标
• 完整遗传流程：实现选择、交叉、变异等完整遗传操作
• 多维度评估：提供轮廓系数、DB指数等多种聚类效果评估指标
• 可视化分析：生成算法收敛过程图表和语义解释分析

使用方法

输入要求

1. 文本数据集：支持.txt或.csv格式的原始文本数据
2. 特征矩阵：预处理后的N×M维特征矩阵（N为文档数，M为特征数）
3. 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等配置
4. 聚类参数：聚类数目、距离度量方式等基础参数

输出结果

1. 最优特征子集二进制编码序列
2. 特征选择后的降维数据矩阵
3. 聚类效果评估报告（包含轮廓系数、DB指数等指标）
4. 算法收敛过程可视化图表
5. 最优特征组合的语义解释分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见文本格式读取功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了文本数据加载与预处理、遗传算法参数初始化、种群生成与进化迭代、特征选择优化计算、聚类效果评估分析以及结果可视化输出等关键功能模块的协调运行。