一种基于ACO的K-medoids聚类算法

• 作者: 姚丽娟 孟颖 王琳 罗可
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化算法(ACO) 聚类分析 K-medoids算法
• 年，卷（期）: 2012,（16）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 136-139,152
• 分类号: TP301
• 字数: 4227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.16.030

摘要

K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差.ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与其他方法相结合,求解效率高等特点.在K-medoids聚类算法的基础上,借鉴ACO算法的优点,提出了一种新的聚类算法,它提高了聚类的准确率,算法的稳定性也比较高.通过仿真实验,验证了算法的可行性和先进性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗可	长沙理工大学计算机与通信工程学院	92	1085	16.0	28.0
2	王琳	长沙理工大学计算机与通信工程学院	8	24	2.0	4.0
3	孟颖	长沙理工大学计算机与通信工程学院	9	120	6.0	9.0
4	姚丽娟	长沙理工大学计算机与通信工程学院	5	88	4.0	5.0