洛阳理工学院学报（自然科学版）
洛暘理工學院學報（自然科學版）
락양리공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF LUOYANG INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2013年
2期
81-84
,共4页
蚁群算法%聚类%改进%组合算法
蟻群算法%聚類%改進%組閤算法
의군산법%취류%개진%조합산법
基于信息熵的蚁群聚类算法是一种自组织聚类算法,具备健壮性、可视化等特点,并能生成一些新的有意义的聚类模式.基于信息素的K-means算法的K值和初始聚类中心是事先给定的,而往往两者的选择可以直接影响聚类的效果和速度(K-means算法的缺点之一).因此,在基于信息熵的蚁群聚类算法的基础上,结合基于信息素的K-means算法,提出了一种聚类组合算法.
基于信息熵的蟻群聚類算法是一種自組織聚類算法,具備健壯性、可視化等特點,併能生成一些新的有意義的聚類模式.基于信息素的K-means算法的K值和初始聚類中心是事先給定的,而往往兩者的選擇可以直接影響聚類的效果和速度(K-means算法的缺點之一).因此,在基于信息熵的蟻群聚類算法的基礎上,結閤基于信息素的K-means算法,提齣瞭一種聚類組閤算法.
기우신식적적의군취류산법시일충자조직취류산법,구비건장성、가시화등특점,병능생성일사신적유의의적취류모식.기우신식소적K-means산법적K치화초시취류중심시사선급정적,이왕왕량자적선택가이직접영향취류적효과화속도(K-means산법적결점지일).인차,재기우신식적적의군취류산법적기출상,결합기우신식소적K-means산법,제출료일충취류조합산법.
