遺傳算法在XML文檔聚類中的研究.pdf

1、XML是近年來得到廣泛應用的一種元數(shù)據(jù)置標語言。隨著XML文檔數(shù)量呈現(xiàn)出爆炸式的發(fā)展，人們迫切的需要從這些文檔中獲取相應的信息知識。因此，XML文檔的數(shù)據(jù)挖掘也成為目前的一個研究熱點。其中，XML文檔的自動聚類是數(shù)據(jù)挖掘中一個新的研究領(lǐng)域，不僅可以增強網(wǎng)絡中XML文檔的組織性，也為網(wǎng)絡上知識信息的收集、整理和檢索提供了一個有效的技術(shù)支持，同時還能夠在海量的XML文檔中發(fā)現(xiàn)未知的隱含的知識和文檔間的聯(lián)系，具有很大的研究意義。K-medoi

2、ds聚類方法是一種簡潔快速的聚類算法，用于處理一般的聚類問題非常方便快捷，傳統(tǒng)的K-medoids聚類需要解決的問題主要有兩個，一個是聚類個數(shù)的確定，另一個是聚類中心點的選擇。本文依次提供了分別解決這兩個問題的方法。首先，在確定聚類個數(shù)的問題上，本文提出了利用模糊聚類，采取基于模糊等價關(guān)系矩陣的方法，利用評估函數(shù)確定不同閾值下確定的聚類個數(shù)，最后記錄評估函數(shù)值最高的聚類結(jié)果所對應的最佳聚類個數(shù)。在K-medoids聚類算法中，初始聚類中

3、心點選擇，對最終的聚類結(jié)果的質(zhì)量影響很大，因此，如何選擇接近實際聚類中心的初始中心點一直是研究的熱點與難點。本文根據(jù)遺傳算法具有搜索全局最優(yōu)解的能力，把遺傳算法應用到K-medoids聚類中。該算法采用聚類中心點集合作為遺傳算法的個體，個體染色體的長度即聚類的個數(shù)。我們隨機初始化種群，產(chǎn)生一系列的個體，然后依次利用染色體中的基因位作為初始聚類中心點，根據(jù)XML文檔的相似度矩陣，結(jié)合K-medoids算法，對每個個體進行聚類，利用聚類評估