蚁群聚类组合方法的研究

• 作者: 朱庆生 邢洁清 郭平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 蚁群算法 信息素 聚类组合
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 数据库、信息处理
• 页码范围: 146-148
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.044

摘要

基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用.针对蚁群聚类算法早期出现的缺点,提出一种蚁群聚类组合方法使其得以改进.改进思路是引入K-means作为蚁群算法的预处理过程.通过K-means快速、粗略地确定聚类中心,利用K-means方法的结果作为初值,再进行蚁群算法聚类.有效地解决了蚁群算法早期收敛过慢等问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆生	重庆大学计算机学院	175	1952	22.0	33.0
2	郭平	重庆大学计算机学院	55	764	13.0	26.0
3	邢洁清	重庆大学计算机学院	9	22	3.0	4.0