基于K-means算法的神经网络文本分类算法研究  

作　　者：卢曼丽[1] 

机构地区：[1]扬州职业大学,江苏扬州225000

出　　处：《中国管理信息化》2014年第21期80-82,共3页China Management Informationization

基　　金：江苏省现代教育技术研究2014年度课题(2014-R-31141)

摘　　要：本文在分析文本分类算法的一般模型和现有技术后,针对传统神经网络算法存在的问题,提出了一种引入Kmeans算法用于训练RBF神经网络的径向基函数中心,改善误差反向传播(BP)神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点。实验结果表明,改进后的RBF网络与BP网络、RBF网络相比,在取得较好分类精度和召回率情况下,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力。

关 键 词：文本分类 RBF神经网络 K-MEANS算法 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]