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蚁群聚类组合方法的研究
引用本文:邢洁清,朱庆生,郭平. 蚁群聚类组合方法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(18): 146-148. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.044
作者姓名:邢洁清  朱庆生  郭平
作者单位:重庆大学,计算机学院,重庆,400044;海南省琼台师范高等专科学校,现代教育技术系,海口,571100;重庆大学,计算机学院,重庆,400044
摘    要: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。

关 键 词:聚类  蚁群算法  信息素  聚类组合
收稿时间:2008-04-10
修稿时间:2008-7-14 

Research on ant colony clustering combination method
XING Jie-qing,ZHU Qing-sheng,GUO Ping. Research on ant colony clustering combination method[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(18): 146-148. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.044
Authors:XING Jie-qing  ZHU Qing-sheng  GUO Ping
Affiliation:1.Department of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044,China 2.Department of Modern Education Technology,Qiongtai Teachers College,Haikou 571100,China
Abstract:The ant-based clustering algorithm is applicated in the data mining community.Due to the disadvantage of the classical algorithm,this paper presents an improved ant colony clustering combination method.The paper introduces K-means to take the ant colony algorithm the pre-computation process.Through K-means,it definites cluster center fastly and sketchily,and takes the starting value using the K-means method result,again executes the ant colony algorithm cluster. It solves the ant colony algorithm for early slow convergence effectively.
Keywords:clustering  ant colony algorithm  pheromone  clustering combination
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