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Erschienen in:
Self-adaptive Differential Evolution with Modified Multi-Trajectory Search for CEC’2010 Large Scale Optimization Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Effective Document Clustering with Particle Swarm Optimization

verfasst von : Ramanji Killani, K. Srinivasa Rao, Suresh Chandra Satapathy, Gunanidhi Pradhan, K. R. Chandran

Erschienen in: Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The paper presents a comparative analysis of K-means and PSO based clustering performances for text datasets. The dimensionality reduction techniques like Stop word removal, Brill’s tagger algorithm and mean Tf-Idf are used while reducing the size of dimension for clustering. The results reveal that PSO based approaches find better solution compared to K-means due to its ability to evaluate many cluster centroids simultaneously in any given time unlike K-means.

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Metadaten
Titel
Effective Document Clustering with Particle Swarm Optimization
verfasst von
Ramanji Killani
K. Srinivasa Rao
Suresh Chandra Satapathy
Gunanidhi Pradhan
K. R. Chandran
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing

Print ISBN: 978-3-642-17562-6

Electronic ISBN: 978-3-642-17563-3

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-17563-3_73