基于模煳矩阵的蚁群聚类算法研究与应用.pdfVIP

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2011 ，47 （8） 105 ⦾数据库、信号与信息处理⦾ 基于模糊矩阵的蚁群聚类算法研究与应用 1，2 2 胡耀民 ，刘伟铭 HU Yaomin1，2 ，LIU Weiming2 1.广州番禺职业技术学院 信息工程学院，广州 511483 2.华南理工大学 土木与交通学院，广州 510640 1.College of Information Engineering ，Guangzhou Panyu Polytechnic ，Guangzhou 511483 ，China 2.School of Civil Engineering and Transportation ，South China University of Technology ，Guangzhou 510640 ，China HU Yaomin ，LIU Weiming.Research and application of ant colony clustering algorithm based on fuzzy matrix.Comput- er Engineering and Applications ，2011 ，47 （8 ）：105-107. Abstract ：The data clustering model based on fuzzy matrix is presented ，which introduces the overall control fuzzy matrix and describes the process of data clustering.Ant colony data clustering algorithm based on fuzzy matrix is presented.Experi- mental results prove the correctness and efficiency of the algorithm. Key words ：data clustering ；data mining ；ant colony algorithm 摘 要：提出了基于模糊矩阵的数据聚类模型，其中引入了聚类过程的全局性控制模糊矩阵，描述了数据聚类的过程；提出了基 于模糊矩阵的蚁群聚类算法，实验结果证明了算法的正确性和高效性。 关键词：数据聚类；数据挖掘；蚁群算法 DOI ：10.3778/j.issn. 1002-8331.2011.08.031 文章编号：1002-8331（2011 ）08-0105-03 文献标识码：A 中图分类号：TP311 聚类是一种作用于一个有限对象集的分类形式，目标是 素为中介的合作有哪些信誉好的足球投注网站过程显示出一种群体智能。真实世界的 把特征相似的对象分在同一个类别中。聚类之前可以定义多 群体有哪些信誉好的足球投注网站行为给了人们在解空间寻优时的最大启发，由此产 个目标函数，聚类过程可以看成是调整数据集的秩序以达到 生了蚁群算法，即使用“类蚂蚁”或者说“软蚂蚁”在合作机制 目标函数最优的过程。类别数目可以为用户预先知道，也可 下共同完成一些特定问题的求解。蚁群算法已应用到解决对 [20-25] 以是算法计算过程中自行确定。聚类已应用于许多领域，包 象聚类问题上 。这些算法中，一群蚂蚁被随机分布在二维 [1-2] [3-4] [5] [6-7] 括模式识别 、数据挖掘 、机器学习 、信息检索 等。有关 网格上，然后通过搬运网格上的物体以形成集群。蚂蚁拾起 聚类方法的详细研究细节可参阅文献[8-11]。大多数传统的 或放下对象的准则由对象和周围其他对象的相似性决定，没 聚类方法随着问题的规模变大将很快成为计算上不可行的， 有任何其他的全局性控制，故而收敛速度不快。本文首先提 [12] [1