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蚁群聚类组合方法的研究
被引量：
9
1
作者
邢洁清
朱庆生
郭平
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第18期146-148,共3页
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-m...
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。
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关键词
聚类
蚁群算法
信息素
聚类组合
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职称材料
题名
蚁群聚类组合方法的研究
被引量：
9
1
作者
邢洁清
朱庆生
郭平
机构
重庆大学计算机学院
海南省琼台师范高等专科学校现代教育技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第18期146-148,共3页
基金
国家科技支撑计划项目No.2007BAH08B04~~
文摘
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
Keywords
clustering
ant colony algorithm
pheromone
clustering
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蚁群聚类组合方法的研究
邢洁清
朱庆生
郭平
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
9
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