基于蚁群系统的聚类算法研究

• 作者: 李尼格 沙露 鲍培明
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 蚁群系统 DBSCAN算法
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 13-18
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对传统聚类算法在对复杂密集型数据集聚类时不能取得较好聚类结果的问题,利用进化聚类算法对复杂密集型数据集进行聚类,提出一种基于蚁群系统的聚类算法(clustering algorithm based on ant colony system,CAACS),利用蚂蚁在行进路径中释放信息素且追求浓信息素的原理来实现蚂蚁的随机搜索,并引入近邻函数值的概念来确定样本数据之间的相似性,通过蚂蚁在行走过程中不断建立样本数据之间的最相似连接来形成各个子连通图,各个子连通图中的样本数据构成一个类.实验采用随机产生的不规则数据集以及一系列合成的数据集将CAACS算法与DBSCAN算法(density-based spatial clustering of application with noise)及面向非规则非致密空间分布数据的蚁群聚类方法进行比较.实验结果表明CAACS算法对复杂密集型数据集能达到较好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍培明	南京师范大学计算机系	33	504	12.0	22.0
5	李尼格	南京师范大学计算机系	2	20	2.0	2.0
9	沙露	南京师范大学计算机系	1	14	1.0	1.0