改进的模糊聚类算法：FACA利用蚁群优化解决文本排序与初始点问题

本文主要探讨了"RFID数据流分布式层次复杂事件处理"背景下，针对模糊文本聚类算法（FCM）存在的问题，即对输入顺序和初始点的敏感性，提出了一种创新的算法——使用蚁群优化的模糊聚类算法（FACA）。传统上，模糊C均值（FCM）算法因其线性复杂度和易编程特性，在文本聚类领域广泛应用，特别是文本相似度计算。然而，FCM算法的局限性在于它对数据输入的依赖性和初始聚类中心的选择非常敏感。 为了解决这些问题，研究者借鉴了蚁群优化的思想，通过蚁群聚类算法（ACA）来寻找初始聚类中心，这有助于减少对输入顺序的敏感性，并提高聚类结果的稳定性。蚁群优化是一种模拟蚂蚁觅食行为的搜索算法，它通过随机选择和迭代改进策略，能够寻找到全局最优解。在文中，作者对比了FACA与经典FCM和蚁群聚类算法在实际数据集上的性能，结果显示FACA在处理大型数据集时展现出更好的效果，具有更高的命中效率和搜索速度，适合于信息过载环境中高效的信息处理。 模糊文本聚类是文本挖掘的一个关键分支，它关注的是将文本按照语义相似度进行分类，使得同一簇内的文本具有较高的内部一致性，而不同簇之间的文本差异明显。模糊聚类算法的优势在于其模糊性处理，允许文本间的部分匹配，提高了聚类的准确性和鲁棒性。 总结来说，这篇论文深入研究了如何通过结合蚁群优化技术改进FCM算法，以提升文本聚类的性能，特别是在大规模数据和高维度文本处理场景中的应用。这项工作对于解决信息过载时代的数据挖掘挑战具有重要意义，为文本数据的智能组织和检索提供了新的可能。