关于PSO优化后文本聚类的算法

资 源 简 介

关于PSO优化后文本聚类的算法

详 情 说 明

PSO优化后文本聚类是一种结合群体智能与无监督学习的高效文本分析技术。通过将粒子群算法（PSO）与传统聚类方法（如K-means）结合，该算法能够动态优化聚类中心位置，显著提升文本数据的分类准确性。

核心思路可分为三阶段：

文本向量化 首先利用TF-IDF或词嵌入技术将文本转化为数值向量，构建高维特征空间。MATLAB中可通过文本分析工具箱完成词频统计和降维操作。

PSO参数优化 粒子群中的每个个体代表一组潜在聚类中心，通过迭代更新粒子位置（即中心点坐标），评估适应度函数（如轮廓系数或类内距离）。MATLAB的全局优化工具箱可高效实现粒子速度和位置的更新逻辑。

混合聚类执行 将PSO输出的最优中心点作为K-means的初始种子，避免传统方法因随机初始化导致的局部最优问题。最终聚类结果通过可视化工具（如MATLAB的散点图或热力图）呈现文本分布规律。

该方法的优势在于： 适应非凸分布的文本数据 减少聚类结果对初始值的敏感度 可通过并行计算加速MATLAB中的粒子评估过程

典型改进方向包括引入惯性权重动态调整、结合其他进化算法进行多目标优化等。