一种基于蚁群算法的聚类组合方法

• 作者: Mohamed Kamel 杨燕 靳蕃
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 聚类 聚类组合 超图 图划分
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TP311|TP18
• 字数: 5208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2004.04.014

摘要

蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法.聚类作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类.基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用.本文提出的基于蚁群算法的聚类组合新方法,模仿多蚁群的协作性能,将运动速度类型各异的多个蚁群,独立而并行地进行聚类分析,然后组合其聚类结果为超图,再用蚁群算法对超图进行2次划分.实验结果表明,该方法能自动决定聚类的数目,聚类组合方法能明显改善聚类质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳蕃	西南交通大学计算机与通信工程学院	56	954	14.0	29.0
2	杨燕	西南交通大学计算机与通信工程学院	97	1192	16.0	32.0