基于K-means算法的神经网络文本分类算法研究

• 作 者: 卢曼丽
• 机 构: 扬州职业大学
• 出 处: 中国管理信息化
• 发表日期: 2014年21期
• 关键词: 文本分类 RBF神经网络 K-MEANS算法

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。