25、ACO模糊文本聚类算法解析

ACO模糊文本聚类算法解析

1. 引言

传统的蚁群优化（ACO）算法多用于低维、小样本数据集的聚类，而本文将ACO技术应用于高维文本聚类问题，利用信息素轨迹衡量文档对聚类的隶属度，以解决模糊文本聚类问题。与以往基于蚂蚁的快速文本聚类方法不同，该方法会产生硬聚类（每个文档仅分配到一个聚类），而本文方法使用不同的蚁群元启发式（ACO）和信息素轨迹来处理模糊文本聚类。

2. ACO聚类方法

2.1 问题定义

给定预定义的聚类数 $k$，文档聚类问题可视为组合优化问题，目标是使每个文档与其所属聚类质心的平均相似度最大化。每个分配方案可表示为分配向量 $A = (a_1,a_2,\cdots,a_n)$，其中 $a_i \in {0,1,\cdots,k}$ 表示文档 $d_i$ 分配到的聚类 $C_{a_i}$，$a_i = 0$ 表示未分配。分配方案 $A$ 的质量由以下目标函数衡量：
[Q(A) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} Sim(d_i, centroid(C_{a_i}))]

2.2 算法流程

算法使用 $N_a$ 只蚂蚁构建分配方案，每一次迭代对应一代，每只蚂蚁构建一个聚类解决方案。具体步骤如下：
1. 初始化信息素矩阵 ：$\tau_{ij} = \tau_0 \in (0,1)$，$\forall i,j$。
2. 重复以下步骤 ：
- 对于蚁群中的每只蚂蚁：
- 初始化分配向量 $A = (0,0,\cdots,0)$。
- 重复：