一种改进的蚁群挖掘算法

• 作者: 孙力娟 郭剑 顾健辉
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群挖掘算法 分类 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1-4,16
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2008.10.001

摘要

对数据挖掘中的分类问题进行了研究.Ant-Miner算法使用蚁群算法来解决分类问题,取得了一定的效果,但存在运行时间较长和分类不够精确等缺陷.从状态转移规则、启发式函数和信息素更新策略等三个方面对Ant-Miner算法进行了改进,提出了一种新的蚁群挖掘算法ACMA.仿真结果表明,ACMA算法比Ant-Miner算法分类的准确性高,性能也更优越.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙力娟	南京邮电大学计算机学院	160	1700	23.0	33.0
2	郭剑	南京邮电大学计算机学院	48	309	10.0	15.0
3	顾健辉	南京邮电大学计算机学院	2	14	2.0	2.0