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刘晓勇 《计算机工程与科学》2010,32(5):79-81
蚁群聚类最早是由Deneubourg提出的一种仿生聚类方法,在聚类分析中得到广泛应用。本文在该算法的基础上提出一种基于精英适值保留的蚁群聚类算法,在一般蚁群聚类算法中引入精英保留机制,在每次算法的迭代中保留一定数量的优良解进入到下一次的循环中,以期提高算法的性能。为了验证算法的有效性,本文选择了两个数据集:数值数据集(iris)和一个文本数据集,用两个外部评价指标进行评判。实验结果表明,新算法的性能能够得到有效提高。 相似文献
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针对于蚁群聚类算法在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度的蚁群聚类算法.通过设计相似度矩阵,基于相似移动机制将蚂蚁随机移动方式优化为按照相似度矩阵规则实施目的性的关联.实验选取Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集,相较于现有的LF算法及GACC算法,结果表明在蚂蚁空载率都为90%的条件下,论文提出的SMACC算法的迭代次数明显降低,均体现出较优的聚类速率. 相似文献
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蚂蚁等群居式昆虫具有分布式、自组织、基于信息素间接通信(pheromone)等群体协作能力,模拟其智能行为的蚁群算法解决了许多复杂的问题并在并在数据聚类分析领域取得成效。本文首先介绍了基于蚂蚁的聚类算法的基本理论,讨论了参数σ对邻域平均相似度的影响并做了实验分析比较,然后提出利用离散点对算法进行改进,通过对离散点的检测算法能够对蚂蚁行为进行控制,使蚂蚁快速地决定下一个负载节点,从而有效地缩短聚类分折的执行时间。实验表明改进后的蚂蚁聚类算法具有较好的聚类特性,其收敛性也得到了有效改善。 相似文献
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针对大多数基于向量空间模型的中文文本聚类算法存在高维稀疏、忽略词语之间的语义联系、缺少聚簇描述等问题,提出基于语义列表的中文文本聚类算法CTCAUSL(Chinese text clustering algorithm using semantic list)。该算法采用语义列表表示文本,一个文本的语义列表中的词是该文本中出现的词,从而降低了数据维数,且不存在稀疏问题;同时利用词语间的相似度计算解决了同义词近义词的问题;最后用语义列表对聚簇进行描述,增加了聚类结果的可读性。实验结果表明,CTCAUSL算法在处理大量文本数据方面具有较好的性能,并能明显提高中文文本聚类的准确性。 相似文献
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位置加权文本聚类算法 总被引:2,自引:2,他引:0
文本聚类是自然语言处理研究中一项重要研究课题,文本聚类技术广泛地应用于信息检索、Web挖掘和数字图书馆等领域。本文针对特征词在文档中的不同位置对文档的贡献大小不同,提出了基于特征词的位置加权文本聚类改进算法——TCABPW。通过选取反映文档主题的前L个高权值的特征项构造新的文本特征向量,采用层次聚类和K-means文本聚类相结合的改进算法实现文本聚类。实验结果表明,提出的改进算法在不影响聚类质量的情况下大大地降低了文本聚类的维度,在稳定性和纯度上都有显著提高,获得了较好的聚类效果。 相似文献
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针对模糊文本聚类算法(FCM)对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法(FACA)。该算法采用蚁群聚类算法(ACA)找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法(FACA)效果更有效,更适合应用于大型的数据集。 相似文献
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金微 《计算机光盘软件与应用》2011,(13)
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。 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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基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种基于方向相似性度量的蚁群聚类算法。首先针对方向性数据的特点将方向性度量引入蚁群聚类算法作为相似性度量;其次使用两个反应阈值决定人工蚂蚁的聚类动作,避免了LF算法中由于计算平均相似度而出现的不足。实验结果表明,该算法能有效地对方向性数据聚类,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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产前准确估计胎儿体重在产科临床中具有非常重要的意义。文章提出了基于蚁群聚类算法估测胎儿体重的方法,试图探索孕妇身高、体重、双顶径、股骨长度等与胎儿体重的关系。以孕妇身高、体重、宫高、腹围、双项径、股骨长、羊水池的深度等综合数据建立模型,通过对100例临床资料的预测,正确率为89%,对巨大儿以及低体重儿的正确率为88%。此预测结果表明,蚁群聚类算法预测胎儿体重的方法具有一定的可行性。 相似文献