[发明专利]基于自组织映射网络的文档聚类方法

摘要

基于自组织映射网络的文档聚类方法，本发明涉及一种文档聚类方法。它克服了已有的自组织映射聚类方法难以做到对输入文档数据的自适应以及其固定结构所带来的神经元欠利用、网络映射欠准确以及边缘效应等问题。本发明方法的步骤：找出所有被选文档；将自组织映射网络的输出层初始化为环形结构，并把环形结构至少平分为两半，其中的每个扇形分别作为一个神经元；计算当前输出层的R²聚类准则系数；判断R²聚类准则系数是否大于阈值μ；结果为是，则终止自组织映射网络的训练，把被选文档按照当前自组织映射网络进行分类；结果为否，则在当前输出层中寻找具有最大类内离差平方和的神经元，在其附近插入新的神经元，并对当前输出层的所有神经元进行训练。

主权项

1、基于自组织映射网络的文档聚类方法，其特征在于它通过下述步骤实现：一、利用检索词在检索者指定范围内找出所有被选文档；二、将自组织映射网络的输出层初始化为环形结构，并把环形结构至少平分为两半，其中的每个扇形分别作为一个神经元；三、输入被选文档，进行自组织映射网络的训练，计算当前输出层的R2聚类准则系数；四、判断R2聚类准则系数是否大于阈值μ，μ＝0.3；五、步骤四的结果为是，则终止自组织映射网络的训练，把被选文档按照当前自组织映射网络的输出层神经元构成进行分类；六、结束；七、步骤四的结果为否，则在当前输出层中寻找具有最大类内离差平方和的神经元，在其附近插入新的神经元，并初始化环形结构的输出层各权值然后返回步骤三。