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基于划分的蚁群聚类算法研究
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  • 英文篇名:Research on Ant Colony Clustering Algorithm Based on PAM
  • 作者:李伟
  • 英文作者:Li Wei;Xingtai University;
  • 关键词:聚类 ; 划分法 ; PAM算法 ; 蚁群算法
  • 英文关键词:clustering;;division method;;PAM algorithm;;ant colony algorithm
  • 中文刊名:XXDL
  • 英文刊名:China Computer & Communication
  • 机构:邢台学院;
  • 出版日期:2019-01-25
  • 出版单位:信息与电脑(理论版)
  • 年:2019
  • 期:No.420
  • 基金:河北省科技厅项目“基于混合扫描法的优化蚁群算法的物流配送系统研究与应用”(项目编号:17214707);; 邢台学院校级重点项目“大数据时代下‘城市最后一公里’问题研究及应用”(项目编号:XTXYZD2018008)
  • 语种:中文;
  • 页:XXDL201902021
  • 页数:3
  • CN:02
  • ISSN:11-2697/TP
  • 分类号:50-52
摘要
聚类分析是一种重要的人类活动,被广泛应用于数据挖掘、统计学、生物学和机器学习等领域。随着仿生学的发展,一种新的智能优化算法——蚁群算法被提出,并被应用于聚类分析。针对PAM算法和蚁群聚类算法的缺点,提出了一种将PAM算法和蚁群聚类算法相结合的聚类方法。仿真实验表明,算法性能得到了有效提高。
        Cluster analysis is an important human activity, which is widely used in data mining, statistics, biology and machine learning. With the development of bionics, a new intelligent optimization algorithm, ant colony algorithm, has been proposed and applied to cluster analysis. Aiming at the shortcomings of PAM algorithm and ant colony clustering algorithm, a clustering method combining PAM algorithm and ant colony clustering algorithm is proposed. The simulation results show that the performance of the algorithm has been effectively improved.
引文
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