人工魚群算法在文本分類中的應(yīng)用研究

文本分類是當(dāng)前流行的文本信息自動(dòng)處理技術(shù)，也是機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索領(lǐng)域及自然語(yǔ)言處理的研究熱點(diǎn)之一，其任務(wù)是把一些相似的文檔分成一類，對(duì)海量信息進(jìn)行高效地組織和整理，以便于實(shí)現(xiàn)信息的準(zhǔn)確分流和定位，從而提高用戶查詢和檢索的效率。它是一種動(dòng)態(tài)的分類方法，根據(jù)樣本自身的內(nèi)容分成若干類，使得類內(nèi)樣本的相似性盡可能大、類內(nèi)樣本的相似性盡可能小。近年來(lái)，隨著智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，遺傳算法，粒子群算法，蟻群算法已經(jīng)應(yīng)用到分類規(guī)則挖掘之中，并取得一系列較好的成果。但是這些算法也都各有缺陷，人工魚群算法具有很好的克服局部極值，獲得全局極值的能力，對(duì)初值和參數(shù)要求不高．而且對(duì)啟發(fā)式函數(shù)的要求并不敏感。本文將人工魚群算法引入到文本分類之中，很大的提高了規(guī)則的適應(yīng)度和簡(jiǎn)潔性。