一种新的K-Means蚁群聚类算法

• 作者: 苏一丹 莫锦萍 陈琴 马琳
• 来源期刊: 广西科学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 蚁群算法 K-平均算法
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 284-286
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 1900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7378.2008.04.002

摘要

针对蚁群聚类算法聚类质量不高的原因,使用K-Means算法改进蚁群聚类规则,提出一种新的K-Means蚁群聚类算法(KM-AntClust),并通过实验验证新算法的聚类效果.实验结果表明,新的算法可以明显提高聚类质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈琴	广西大学计算机与电子信息学院	80	843	16.0	27.0
2	苏一丹	广西大学计算机与电子信息学院	114	849	16.0	23.0
3	马琳	广西大学计算机与电子信息学院	5	30	3.0	5.0
4	莫锦萍	广西大学计算机与电子信息学院	2	21	1.0	2.0