共 1 条
基于信息熵的蚁群聚类算法的改进
被引：10
作者：
赵伟丽
[1
]
孙艳蕊
[1
]
张志国
[1
]
李金娜
[2
]
机构：
[1] 东北大学理学院
[2] 沈阳化工学院
来源：
关键词：
聚类分析;
蚁群算法;
信息熵;
类属性;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
081202 ;
摘要：
聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.在LF算法的基础上,利用信息熵减少参数设置,并通过半径递增、短期记忆、强行放下、合并聚类等策略,提高聚类性能.仿真实验表明:新算法能取得较好的聚类结果,对于处理混合属性数据集尤其是类属性数据集聚类问题相当有效.
引用
收藏
页码：296 / 300
页数：5
相关论文