一种面向非规则非致密空间分布数据的聚类方法

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 167-169.

一种面向非规则非致密空间分布数据的聚类方法

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受国家自然科学基金（60506055）,重庆市教委项目（KJ070509）资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 针对目前很少关注非致密非规则数据聚类的情况，利用蚁群算法具有的组合优化方面的优势，引入近邻函数准则，提出了基于蚁群算法和近邻函数准则的聚类算法，来求解非规则非致密数据聚类问题。实验表明，对于非规则非致密分布数据的聚类问题，该聚类算法可根据连接关系合理地进行聚类，相比K均值算法等其他采用样本距离作为分类指标的聚类方法，可有效降低错聚率，一定程度上较好地解决了这类问题。

关键词: 蚁群算法近邻函数准则聚类分析 K均值聚类

Abstract: Taking advantage of ant colony algorithm＇s superiority on combinatorial optimization problems, a new clustering algorithm based on ant colony algorithm and neighbor function criterion was presented for uncompact and irregu lar data. Result shows that this

Key words: Ant colony algorithm,Neighbor function criterion,Clustering analysis,K-means clustering

. 一种面向非规则非致密空间分布数据的聚类方法[J]. 计算机科学, 2009, 36(3): 167-169. https://doi.org/