基于对文献聚类的3种方法(c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法)的统计和分析,借鉴了模糊聚类思想,尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小,并将其应用于学习向量量化算法中.针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式,并用该算法成功地解决了文献聚类的难题.实验结果表明:学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题,运行时间短;该算法与模糊聚类算法相比更健壮;该算法使在线文献聚类分析成为可能.
模糊聚类 模糊竞争学习 学习向量量化 网页文献