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蚁群算法是一种智能聚类分析方法。分析了基本蚁群聚类算法的特点和不足,总结了不同的聚类情景,并在此基础上提出了一种新的基于混合策略的蚁群聚类算法。新算法中,蚂蚁根据不同的聚类情景而采取不同的行为策略,同时赋予蚂蚁多载功能。实验表明基于混合策略的蚁群聚类算法显著改善了聚类效果。 相似文献
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一种动态调整的蚁群聚类算法 总被引:1,自引:1,他引:0
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,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,提出动态调整的蚁群聚类算法,通过加入运动速度不同的蚁群、半径自适应调整、短期记忆、强行放下等策略,来指导蚁群的移动行为,降低蚁群移动的随意性,减少了蚂蚁的搜索时间,提高聚类性能.仿真实验表明:改进算法能有效地提高算法效率且取得较好的聚类结果. 相似文献
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蚁群算法中参数在不同取值情况下,常常会对算法的性能和求解效率产生重大影响。该文在基于蚁群聚类组合方法的研究基础上,重点研究了蚁群聚类组合方法KMAOC算法中蚁群算法参数蚂蚁数m对KMAOC算法性能的影响,对KMAOC算法中的参数蚂蚁数m分别取值进行实验,通过几组实验验证提供了KMAOC算法中参数蚂蚁数m配置的较好建议。 相似文献
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图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。 相似文献
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基于二维直方图和改进蚁群聚类的图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。 相似文献
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针对基本蚁群聚类算法较长时间开销和易产生冗余聚类数目的缺陷,提出了一种基于动态邻域的多载蚁群聚类算法。算法通过邻域动态自适应调整寻找纯净的邻域,增强蚂蚁记忆体记忆纯净邻域的大小,蚂蚁之间协同交流进行多载整合相似邻域形成最终聚类结果。实验结果表明新算法能有效提高算法效率且取得较好的聚类效果。 相似文献
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介绍了蚁群算法和聚类分析,针对传统蚁群聚类算法参数设置对结果影响大的缺点,提出了一种自适应蚁群聚类算法。主要通过对传统蚁群算法的参数进行简化,增加对局部相似度的运算,使蚂蚁的移动具有一定的方向性,从而降低蚂蚁移动的随机性,对待聚类模式的主成分分析再进行聚类,简化聚类的过程。最后在MATLAB上做了仿真实验,实验结果分析表明,运用该算法能得到较好的聚类结果,从而说明该算法是可行的。 相似文献
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尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用,但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈.基于这些原因,根据经济学组织交易成本理论,文中提出一种新的通过聚类来降低优化问题规模的蚁群优化算法:基于聚类的蚂蚁优化算法,并从理论上表明比其他蚁群优化算法提高了收敛速度并延迟停滞现象. 相似文献
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基于信息熵的蚁群聚类改进方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从模仿蚂蚁堆积尸体的基本模型出发,可以实现蚁群聚类算法.研究了实现基本蚁群算法以及基于信息熵的蚁群聚类算法的关键方法,测试并验证了算法的有效性.同时,在比较其性能的基础上,主要针对基于信息熵的蚁群聚类算法收敛速度快,但却容易陷入局部最优的缺陷,从聚类拆分、合并、孤立点处理等几个方面对基于信息熵的蚁群聚类算法进行了改进,从而在利用其收敛速度快的基础上提高聚类的准确性.仿真实验表明:改进后的方法在聚类的准确性和收敛速度方面都得到了很好的结果,对基于信息熵的蚁群居类算法优化提供了比较好的应用改进. 相似文献
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Guan Yuan Penghui Sun Jie Zhao Daxing Li Canwei Wang 《Artificial Intelligence Review》2017,47(1):123-144
Clustering is an efficient way to group data into different classes on basis of the internal and previously unknown schemes inherent of the data. With the development of the location based positioning devices, more and more moving objects are traced and their trajectories are recorded. Therefore, moving object trajectory clustering undoubtedly becomes the focus of the study in moving object data mining. To provide an overview, we survey and summarize the development and trend of moving object clustering and analyze typical moving object clustering algorithms presented in recent years. In this paper, we firstly summarize the strategies and implement processes of classical moving object clustering algorithms. Secondly, the measures which can determine the similarity/dissimilarity between two trajectories are discussed. Thirdly, the validation criteria are analyzed for evaluating the performance and efficiency of clustering algorithms. Finally, some application scenarios are point out for the potential application in future. It is hope that this research will serve as the steppingstone for those interested in advancing moving object mining. 相似文献
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This paper presents a multi-ant colonies approach for clustering data that consists of some parallel and independent ant colonies and a queen ant agent. Each ant colony process takes different types of ants moving speed and different versions of the probability conversion function to generate various clustering results with an ant-based clustering algorithm. These results are sent to the queen ant agent and combined by a hypergraph model to calculate a new similarity matrix. The new similarity matrix is returned back to each ant colony process to re-cluster the data using the new information. Experimental evaluation shows that the average performance of the aggregated multi-ant colonies algorithms outperforms that of the single ant-based clustering algorithm and the popular K-means algorithm. The result also shows that the lowest outliers strategy for selecting the current data set has the best performance quality. 相似文献
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作为目前聚类分析的新兴研究热点,聚类组合方法能将两种或多种聚类方法集成起来以改善其性能。从聚类多样性和共识函数两方面综述了最新研究进展,探讨将神经网络组合的思想用于聚类组合。最后指出了将来可能的研究方向。 相似文献
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基于近邻传播算法的半监督聚类 总被引:31,自引:2,他引:29
提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法. 相似文献
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现有子空间聚类算法不能很好地平衡子空间数据的稠密性和不同子空间数据稀疏性的关系,且无法处理数据的重叠问题。针对上述问题,提出一种稀疏条件下的重叠子空间聚类(OSCSC)算法。算法利用L1范数和Frobenius范数的混合范数表示方法建立子空间表示模型,并对L1范数正则项进行加权处理,提高不同子空间的稀疏性和同一子空间的稠密性;然后对划分好的子空间使用一种服从指数族分布的重叠概率模型进行二次校验,判断不同子空间数据的重叠情况,进一步提高聚类的准确率。在人造数据集和真实数据集上分别进行测试,实验结果表明,OSCSC算法能够获得良好的聚类结果。 相似文献
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In this paper, we make an effort to overcome the sensitivity of traditional clustering algorithms to noisy data points (noise
and outliers). A novel pruning method, in terms of information theory, is therefore proposed to phase out noisy points for
robust data clustering. This approach identifies and prunes the noisy points based on the maximization of mutual information
against input data distributions such that the resulting clusters are least affected by noise and outliers, where the degree
of robustness is controlled through a separate parameter to make a trade-off between rejection of noisy points and optimal
clustered data. The pruning approach is general, and it can improve the robustness of many existing traditional clustering
methods. In particular, we apply the pruning approach to improve the robustness of fuzzy c-means clustering and its extensions,
e.g., fuzzy c-spherical shells clustering and kernel-based fuzzy c-means clustering. As a result, we obtain three clustering
algorithms that are the robust versions of the existing ones. The effectiveness of the proposed pruning approach is supported
by experimental results. 相似文献
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GAEBic: A Novel Biclustering Analysis Method for miRNA-Targeted Gene Data Based on Graph Autoencoder 下载免费PDF全文
Li Wang Hao Zhang Hao-Wu Chang Qing-Ming Qin Bo-Rui Zhang Xue-Qing Li Tian-Heng Zhao Tian-Yue Zhang 《计算机科学技术学报》2021,36(2):299-309
Unlike traditional clustering analysis,the biclustering algorithm works simultaneously on two dimensions of samples (row) and variables (column).In recent years,biclustering methods have been developed rapidly and widely applied in biological data analysis,text clustering,recommendation system and other fields.The traditional clustering algorithms cannot be well adapted to process high-dimensional data and/or large-scale data.At present,most of the biclustering algorithms are designed for the differentially expressed big biological data.However,there is little discussion on binary data clustering mining such as miRNA-targeted gene data.Here,we propose a novel biclustering method for miRNA-targeted gene data based on graph autoencoder named as GAEBic.GAEBic applies graph autoencoder to capture the similarity of sample sets or variable sets,and takes a new irregular clustering strategy to mine biclusters with excellent generalization.Based on the miRNA-targeted gene data of soybean,we benchmark several different types of the biclustering algorithm,and find that GAEBic performs better than Bimax,Bibit and the Spectral Biclustering algorithm in terms of target gene enrichment.This biclustering method achieves comparable performance on the high throughput miRNA data of soybean and it can also be used for other species. 相似文献
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服务器缓存性能的核心是缓存替换策略, 缓存替换策略直接影响缓存的命中率, Web缓存可以解决网络拥塞和用户访问延迟问题, 提高服务器的性能. 传统缓存替换算法的命中率往往不高, 为此文中提出了一种基于谱聚类的多级缓存替换策略. 该策略利用循环滑动窗口机制提取日志文件的多项时序特征和访问属性, 通过谱聚类对过滤后的数据集进行聚类分析从而得到访问预测结果. 多级缓存替换策略综合考虑了缓存对象的局部频率、全局频率以及资源大小能更好地对低价值资源进行剔除, 同时对高价值资源进行保留. 通过与传统替换算法LRU、LFU、RC、FIFO进行实验对比, 实验结果表明本文将谱聚类和多级缓存替换策略进行结合有效地提高了缓存请求命中率和字节命中率. 相似文献