基于模糊聚类的文本挖掘算法

针对传统FCM算法对孤立点比较敏感，须预先指定聚类数目的缺陷，提出一种新的模糊聚类算法NSFCM，将其应用于文本挖掘中。NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值，以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均信息熵确定聚类数，通过密度函数获得初始聚类中心。仿真结果证明，该算法聚类的精度和执行效率均高于FCM算法，效果较好。