基于二进制蜉蝣优化的特征选择及文本聚类算法

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摘要：针对文本冗余特征导致聚类精度较低的问题 ， 提出一种基于二进制蜉蝣优化的特征选择及文本聚类算法.首先 ， 对传统蜉蝣算法的位置更新、交配与变异策略进行改进;然后 ， 将其与特征选择模型相结合 ， 以逆文档频率为目标函数对文本特征进行选择;最后 ， 在新特征子集的基础上 ， 利用 K-means（剩余15693字）

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