改进的蚂蚁聚类算法

• 作者: 曲建华 马英红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蚂蚁算法 聚类 对称点距离 相似性函数
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 3276-3278
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.09.019

摘要

提出了一种改进的基于对称点距离的蚂蚁聚类算法.该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性,在处理带有对称性质的数据集时,可以有效地识别给定数据集的聚类数目和合适的划分.在该算法中,用人工蚂蚁代表数据对象,根据算法给定的聚类规则来寻找最合适的聚类划分.最后用本算法与标准的蚂蚁聚类算法分别对不同的数据集进行了聚类实验.实验结果证实了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马英红	山东师范大学管理与经济学院	39	156	7.0	10.0
2	曲建华	山东师范大学管理与经济学院	11	22	2.0	4.0