[摘要]　利用模糊C均值算法解決文本聚類問題時(shí)，隨機(jī)選取的初始聚類中心和聚類數(shù)會(huì)導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果，且容易陷入局部最優(yōu)。提出利用粒子群優(yōu)化算法確定模糊c均值的初始聚類中心，并通過向量空間模型和特征提取，再利用模糊c均值進(jìn)行文檔聚類。實(shí)驗(yàn)表明，這種基于粒子群的模糊c均值聚類算法迭代次數(shù)少，能解決經(jīng)典模糊c均值算法對初始值敏感和易陷入局部極小的缺點(diǎn)，且聚類速度和效果得到明顯提高。
　　[關(guān)鍵詞]　模糊C均值　粒子群　文本聚類
　　[分類號]　TP391
　　
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