Kluster har blivit ett allt viktigare och mycket komplicerat forskningsområde för att rikta in sig på användbar och relevant information inom moderna tillämpningsområden som World Wide Web. Nya studier har visat att den vanligaste partitioneringsbaserade klusteralgoritmen, K-means-algoritmen, är mer lämplig för stora datauppsättningar. Emellertid kan K-means algoritmen generera en lokal optimal klusterbildning. I den här artikeln presenterar vi nya dokumentklusteralgoritmer baserade på optimeringsmetoden Harmony Search (HS). Genom att modellera kluster som ett optimeringsproblem föreslår vi först en ren HS-baserad klusteralgoritm som finner nästan optimala kluster inom rimlig tid. Sedan integreras harmoniklustret med K-means-algoritmen på tre sätt för att uppnå bättre klustring genom att kombinera HS:s explorativa kraft med K-means raffineringskraft. Tvärtemot den lokaliserade sök egenskapen hos K-means algoritm utför de föreslagna algoritmerna en globaliserad sökning i hela lösningsutrymmet. Dessutom förbättrar de föreslagna algoritmerna K-medel genom att göra det mindre beroende av de initiala parametrarna såsom slumpmässigt valda inledande klustercenter, vilket gör det mer stabilt. Beteendet av den föreslagna algoritmen analyseras teoretiskt genom att modellera sin population varians som en Markov kedja. Vi genomför också en empirisk studie för att fastställa effekterna av olika parametrar på kvaliteten på kluster och konvergensbeteendet hos algoritmerna. I experimenten tillämpar vi de föreslagna algoritmerna tillsammans med K-means och en Genetisk Algoritm (GA) baserad klusteralgoritm på fem olika dokumentdatauppsättningar. Experimentella resultat visar att de föreslagna algoritmerna kan hitta bättre kluster och kvaliteten på kluster är jämförbar baserat på F-mätning, Entropy, Renhet och genomsnittlig avstånd av dokument till Cluster Centroid (ADDC).
I HSCLUST REF kombineras exempelvis en ren Harmony Search-algoritm anpassad för klusteruppgifter med K-Means på tre olika sätt: att ersätta raffineringsstadiet av HSCLUST med K-Means, att köra K-Means efter varje iteration av HSCLUST och att använda resultatet i nästa iteration av algoritmen, och att förbättra den klusterbildning som erhålls med HSCLUST med ett steg K-Means.
Efficient Stochastic Algorithms for Document Clustering
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}