一种改进的蚁群聚类组合算法

• 作者: 乐立利 曾海群 武坤
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 转移概率 聚类分析 最临近法则
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2009.01.011

摘要

基本蚁群聚类算法不必设置初始聚类中心,具有良好的全局搜索能力,但是算法的执行效率低.为此提出了一种改进的蚁群聚类组合算法,该算法引入了K-means算法的思想,在形成新类时设置阈值,利用连通性合并类,使改进后的算法在确保收敛速度的同时,提高了聚类的准确度.实验表明,该算法具有计算效率高、聚类能力强等优点,可用来获得全局最优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武坤	中南大学数学科学与计算技术学院	27	124	7.0	10.0
2	曾海群	中南大学数学科学与计算技术学院	4	6	2.0	2.0
3	乐立利	中南大学数学科学与计算技术学院	2	3	1.0	1.0