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一种新的混合聚类算法
被引:18
作者:
吴文丽
刘玉树
赵基海
机构:
[1] 北京理工大学
来源:
关键词:
群体智能;
蚂蚁聚类算法;
K-平均算法;
混合聚类;
D O I:
10.16182/j.cnki.joss.2007.01.006
中图分类号:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号:
摘要:
聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。
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