一种改进的蚁群聚类算法在客户细分中的应用

• 作者: 周晶平 周腾 宋中山
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 聚类分析 蚁群聚类算法 客户细分
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 77-81
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4868字
• 语种: 中文

摘要

分析了输入参数对算法聚类效果的影响，针对传统的蚁群聚类算法中参数设置依赖于经验的指导以及蚂蚁移动随机性大等问题，提出了一种改进的自适应蚁群聚类算法，算法中引入了自适应策略函数，通过设置相似度阈值，动态调整蚂蚁的运动状态，降低蚂蚁移动的随机性。将改进算法应用于客户细分，并将结果与K均值聚类算法进行了比较，实验结果表明：改进后的算法在迭代次数上更少，算法的收敛速度更快，识别客户的正确率更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋中山	中南民族大学计算机科学学院	68	536	12.0	21.0
2	周晶平	中南民族大学计算机科学学院	17	99	6.0	9.0
3	周腾	中南民族大学计算机科学学院	2	12	2.0	2.0