基于改进蚁群算法的聚类分析

聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用.聚类问题可以归结为一个优化问题.蚁群算法(Ant Colony Algorithm)已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍一种蚁群聚类算法,并进行了优化,提出一种改进的蚁群聚类算法.它改进了蚂蚁搜索解的方法,并引入均匀交叉算子,将蚁群算法和遗传算法融合.它提高进化速度,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷.仿真实验取得了较好的结果.     

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。     

核蚁群化学聚类算法

为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量式,提出了核蚁群化学聚类算法。将核蚁群化学聚类算法用于三个标准数据集合,计算结果表明与蚁群化学聚类算法相比,核蚁群化学聚类算法聚类效果提升显著。将核蚁群化学聚类算法、核自组织神经网络映射算法和基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法同时用于Iris数据集合,结果显示三种核聚类算法聚类效果相当。     

蚁群聚类组合方法的研究

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。针对蚁群聚类算法早期出现的缺点,提出一种蚁群聚类组合方法使其得以改进。改进思路是引入K-means作为蚁群算法的预处理过程。通过K-means快速、粗略地确定聚类中心,利用K-means方法的结果作为初值,再进行蚁群算法聚类。有效地解决了蚁群算法早期收敛过慢等问题。     

蚁群聚类算法的并行化设计与实现

蚁群聚类是一种有效的聚类方法,已在数据分析等领域获得广泛应用.MPI并行计算提供高效的数据处理方案,研究蚁群聚类算法的并行化是目前具有挑战性的研究课题.首先介绍了基于传统编程模型的解决TSP问题的蚁群优化算法,以及蚁群优化算法和K-means结合的聚类方法,描述了它们的基本原理和实现过程.然后,对基于传统编程模型的聚类算法进行MPI并行化改进,实现了基于MPI并行计算的蚁群聚类算法.最后,分别采用Iris、Wine、Zoo3个UCI数据集和Reuter-21578文本数据集进行多次测试,对基于传统编程模型的聚类算法和基于MPI并行计算的聚类算法进行性能和效率上的比较,得出基于MPI并行计算的聚类算法更优的结论.     

蚁群聚类算法综述

数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。     

蚁群聚类算法分析

数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法。具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性。旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。     

结合蚁群聚类算法的模糊 C 均值聚类

模糊 C 均值(FCM)聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得 FCM 算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且 FCM 算法中聚类簇的个数一般需要人为设定.面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和 FCM 聚类算法进行结合,获得了一种改进的 FCM 聚类算法.该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给 FCM 算法进行再次聚类.利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷.经过实验验证,该算法较一般 FCM 算法具有更好的性能.     

模糊蚁群聚类及其在数据挖掘中的应用

提出了一种基于蚁群算法的动态模糊聚类分析方法,并研究其在数据挖掘中的应用。该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态的确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足。从而将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合,实现了基于改进的目标函数聚类分析,可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类。     

基于蚁群算法的文本聚类算法

针对目前文本检索后的相关反馈信息较少用于文本聚类中的问题,根据蚂蚁觅食聚类算法的思想,将文本检索后的相关反馈信息应用到文本聚类过程中,提出一种基于蚁群算法的文本聚类算法。分析簇的结构及其生成过程,论述聚类中簇合并的规则及算法。实验结果表明,该算法具有良好的聚类效果,能有效提高查询的文本召回率。     

一种图像边缘检测算法的改进和实现

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。     

蚁群聚类组合方法参数M的研究

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。     

一种基于信息素的蚁群聚类算法

蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度各异的多个蚂蚁独立并行进行聚类来提高聚类质量。实验结果表明该方法是有效的。     

基于相似性算法与蚁群算法的聚类算法

由于当今的网络数据是海量的,因此科研人员对某些问题进行研究时需要将不同属性的数据从中提取出来,然而在提取这些数据之前需要将相同数据进行聚类。数据聚类的过程,也就是寻找数据最优属性的过程,然而人工蚁群就是一种寻找问题最优解的算法,因此在本文中再次将蚁群算法在聚类中进行应用。由本文提出的聚类算法可以分为两个部分,第一部分是：通过相似性算法来衡量数据之间的相似度,第二部分是：根据第一部分的计算结果,再采用蚁群算法为需要聚类的数据选择不同的聚类中心,从而对不同属性的数据进行聚类,经过以上两个过程的计算,可以实现对数据的聚类。在本文中进行数据聚类时采用的相似性度量来代替距离的计算,是本文创新点之一,采用蚁群算法在聚类过程中来选择聚类中心也是本文的创新所在。     

结合蚁群聚类算法的模糊C均值聚类

模糊C均值（FCM）聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得FCM算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且FCM算法中聚类簇的个数一般需要人为设定。面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和FCM聚类算法进行结合,获得了一种改进的FCM聚类算法。该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给FCM算法进行再次聚类。利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷。经过实验验证,该算法较一般FCM算法具有更好的性能。     

基于扩散信息素的蚁群聚类算法及应用

本文提出一种基于扩散信息素模型的全局收敛蚁群聚类算法,设计新的信息素更新机制与概率转移机制,适用于复杂的数据集分析。实验结果表明,新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善。最后将新算法应用于电信运营商的客户数据分析中,用于建立客户细分聚类模型,对复杂客户数据集进行分类,取得了较理想的效果。     

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。