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改进SOM算法在文本聚类中的应用的综述报告.docx

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改进SOM算法在文本聚类中的应用的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【改进SOM算法在文本聚类中的应用的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【改进SOM算法在文本聚类中的应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。改进SOM算法在文本聚类中的应用的综述报告自组织映射算法(SOM)是一种常用的无监督学****方法,可用于文本聚类中。文本聚类任务是将文本文档组织成不同的类别,使得每个类别内的文档在语义和主题上都具有相似性。SOM在文本聚类中具有一些优势,如可视化、潜在语义分析和高效性等,但也存在一些问题,例如算法的鲁棒性和需要进行参数设置等。本综述将讨论如何改进SOM算法在文本聚类中的应用。首先,为了解决SOM算法中的鲁棒性问题,一些研究提出了基于密度的自适应SOM(D-SOM)算法。D-SOM通过为每个神经元设置自适应的学****率和权值来对抗噪声和异常值。此外,D-SOM还对每个神经元的密度进行了估计,以防止分布不平衡。D-SOM的效果比传统的SOM算法更好,尤其是对于高斯噪声等常见的噪声类型。其次,为了避免SOM算法中的人工参数设置问题,一些研究提出了改进的自适应SOM(ASOM)算法。ASOM使用模糊C均值算法来自动设置SOM算法的参数,如领域半径和学****率。ASOM在不同数据集中的实验结果表明,其聚类性能与其他经典聚类算法相当,并且不需要人工干预。另外,为了充分利用文本的潜在语义信息,一些研究将SOM算法与主题模型相结合,提出了基于主题模型的SOM(T-SOM)算法。T-SOM首先使用主题模型来提取文本的潜在主题,然后将SOM算法应用于这些主题向量。T-SOM的实验结果表明,它在聚类性能和可视化方面具有优势。最后,为了提高SOM算法的计算效率,一些研究使用GPU加速算法来进行文本聚类。GPU-SOM算法使用CUDA平台来并行处理SOM算法中的计算任务。与传统的CPU-SOM算法相比,GPU-SOM算法的计算速度提高了4-5倍,这使得SOM算法能够处理规模更大的文本数据集。综上所述,改进SOM算法在文本聚类中的应用可以通过考虑鲁棒性、自适应性、潜在语义和计算效率等方面来实现。这些改进可以使SOM算法处理更加复杂的文本数据,提高聚类质量,并为文本挖掘和信息检索等领域提供更好的支持。