蚁群算法在数据挖掘中的应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能。文章介绍了蚁群算法在分类和聚类两个重要的数据挖掘任务中的应用研究情况,阐述了算法的基本原理及特性,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。     

一种改进的蚁群挖掘算法

对数据挖掘中的分类问题进行了研究.Ant-Miner算法使用蚁群算法来解决分类问题,取得了一定的效果,但存在运行时间较长和分类不够精确等缺陷.从状态转移规则、启发式函数和信息素更新策略等三个方面对Ant-Miner算法进行了改进,提出了一种新的蚁群挖掘算法ACMA.仿真结果表明,ACMA算法比Ant-Miner算法分类的准确性高,性能也更优越.     

基于蚂蚁系统的数据流分类算法

数据流分类是数据挖掘中的重要问题,各种针对数据流分类的算法的提出,丰富了数据流挖掘的知识。而蚁群算法是模仿真实蚂蚁觅食行为而提出的一种具有高度创新性的启发元算法,随着其算法设计的不断改进,蚁群优化已成为组合优化领域最具潜力的算法之一。但是,很少有文章将两者联系在一起。本文提出了一种针对数据流分类的蚁群算法,很好地解决了数据流挖掘中的不确定性问题,给出了算法框架,并实现了分类生成、更新、合并和删除算法。在公共数据集上的验证证明算法具有较强的鲁棒性。     

蚁群算法在数据挖掘分类中的研究

对蚁群算法杂数据挖掘中的分类任务的应用进行了研究,算法实质上是利用蚁群觅食原理在数据库中进行搜索,对随机产生的一组规则进行选择优化,直到数据库能被该组规则覆盖,从而挖掘出隐含在数据库中的规则。     

基于蚁群优化分类规则挖掘的遥感图像分类研究

蚁群优化算法作为群智能理论的主要算法之一,已经成功应用在众多研究领域的优化问题上,但是在遥感数据处理领域还是一个新的研究课题。蚁群优化具有自组织、合作、通信等智能化优点,对数据无需统计分布参数的先验知识,因此在遥感数据处理领域具有很大的潜在优势。介绍了将蚁群优化分类规则挖掘算法应用到遥感图像分类研究领域的理论与算法流程。并采用北京地区的CBERS遥感数据作为实验数据,通过蚁群优化算法构造分类规则,对选择的遥感数据进行了分类实验,并和最大似然分类方法进行对比,实验结果表明,蚁群优化分类规则挖掘算法为遥感图像的分类提供了一种新方法。     

改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究

为深入研究和评估蚁群算法在分类规则挖掘应用中具有的特点和作用,针对目前基本蚁群算法在数据挖掘方面所存在的不足,引入了改进的蚁群算法模型最大最小蚂蚁系统（MMAS）。并根据分类算法比较原则,通过实验分析对分类规则挖掘算法进行比较。根据使用不同数据集实验结果的对比分析,从仿真的精确度、速度等方面展示和证实了基于改进的蚁群算法模型MMAS的数据分类规则挖掘工具AntMiner＋在分类规则挖掘中体现出的特点和优势。     

基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法（IHAC）,将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为“记忆银行”的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。     

基于小波包变换和蚁群算法的纹理分类

提出了一种小波包变换和蚁群算法相结合的纹理分类新方法。首先采用小波包变换提取纹理图像的纹理特征向量,然后用蚁群算法进行训练和分类。实验表明小波包变换和蚁群算法应用到纹理分类领域,是一次有效的尝试。     

基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法(IHAC),将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为"记忆银行"的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。     

一种基于新的特征选择的海量网络文本挖掘算法研究

为了提高文本自动分类准确率,提出一种改进的蜂群优化神经网络的选择特征的文本数据挖掘算法.该算法将文本特征选择转换成一个多目标优化问题,以特征维数最少、分类正确率最高为选择标准,采用蚁群算法找到最优特征子集,最后神经网络建立文本自动分类器,进行仿真实验测试算法性能.仿真实验结果表明,提出的方法从高维文本最优文本特征,提高了文本自动分类的正确率和识别效率,是一种有效的网络文本挖掘算法.