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基于对文献聚类的3种方法（c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法）的统计和分析，借鉴了模糊聚类思想，尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小，并将其应用于学习向量量化算法中。针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式，并用该算法成功地解决了文献聚类的难题。实验结果表明：学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题，运行时间短；该算法与模糊聚类算法相比更健壮；该算法使在线文献聚类分析成为可能。