一种基于蜂群原理的划分聚类算法

被引：7

作者：

刘雷 ^{[1
]}

王洪国 ^{[1
,2
]}

邵增珍 ^{[2
,3
]}

尹会娟 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东师范大学管理与经济学院

[2] 山东师范大学信息科学与工程学院

[3] 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室

来源：

计算机应用研究 | 2011年 / 28卷 / 05期

关键词：

聚类; 划分聚类; 人工蜂群; 紧密度; 分离度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对现有的大部分划分聚类算法受聚类簇的个数K的限制,提出一种基于蜂群原理的划分聚类算法。该方法通过引入蜂群采蜜机制,将聚类中心视为食物源,通过寻找食物源的自组织过程来实现数据对象的聚集。在聚类的过程中引入紧密度函数来评价聚类中心(局部),引入分离度函数来确定最佳聚类簇的个数(全局)。与传统的划分聚类算法相比,本算法无须指定聚类个数即可实现聚类过程。通过仿真实验表明,提出的算法不但对最佳聚类数有良好的搜索能力,而且有较高的准确率:算法时间复杂度仅为O(n×k3)(k<<n),具有较高的执行效率。

引用

页码：1699 / 1702

页数：4

共 5 条

[1] 一种新的密度加权粗糙K-均值聚类算法 [J].