结合蚂蚁算法的K-Means聚类分析

摘要：

蚂蚁算法是一种新的基于种群的模拟进化算法,K-Means、基于密度的聚类是常见的基于分割的聚类方法,本文将蚂蚁算法、K-Means算法、密度思想结合在一起,提出了一种基于密度蚂蚁思想的K-Means算法,它利用蚂蚁算法的随机性,很大程度上解决局部最优问题,而且克服了K-Means算法初始参数的敏感性,提高了聚类的质量.再结合密度思想,使蚂蚁有选择地遍历,提高了算法效率,并克服了基于密度的算法不能发现任意形状聚类的问题.

关键词：聚类分析、蚂蚁算法、K-Means、密度、数据

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：48-52