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基于信息熵的蚁群聚类组合算法的研究*
引用本文:田力威,曹安得.基于信息熵的蚁群聚类组合算法的研究*[J].计算机应用研究,2011,28(4):1269-1271.
作者姓名:田力威  曹安得
作者单位:沈阳大学,科学技术研究中心,沈阳,110044
基金项目:省自然科学基金资助项目
摘    要:摘要:提出了一种基于信息熵的蚁群聚类算法,将信息熵引入到LF算法中,数据对象的归属由信息熵来决定,减少了参数,测试并验证了算法的有效性。同时,信息熵的蚁群算法早期数据分散收敛过慢,容易陷入局部最优等缺点,提出了一种蚁群聚类组合方法得以改进。改进思路是引入K-means作为熵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,再进行改进的熵蚁群算法聚类。有效地解决了蚁群算法早期收敛过慢等问题。

关 键 词:关键字:聚类  蚁群聚类  信息熵  K-means  
收稿时间:2010/9/13 0:00:00
修稿时间:3/11/2011 5:37:05 PM

Analysis of ant colony clustering combination based on information entropy
TIAN Li-wei,CAO An-de.Analysis of ant colony clustering combination based on information entropy[J].Application Research of Computers,2011,28(4):1269-1271.
Authors:TIAN Li-wei  CAO An-de
Affiliation:(Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao Hebei 066004, China)
Abstract:
Keywords:electric power steering system(EPS)  fuzzy immune PID  road feel  portability  disturbance resistance
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