基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类.pdf

文档介绍：第 34 卷第 1 期 计算机应用研究 Vol． 34 No． 1
2017 年 1 月 Application Ｒesearch of Computers Jan． 2017
基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类*
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吕 琳1 2 ，尉永清2 3 ，任 敏1 4 ，潘 晓1 2
1． 山东师范大学 信息科学与工程学院，济南 250014 2． 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室，济南
250014 3． 山东警察学院 公共基础部，济南 250014 4． 山东财经大学 数学与数量经济学院，济南 250014
摘 要 传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定，就有可能导致低质量的聚类结
果，针对这一缺点，提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转
移规则决定凝聚型层次聚类中下一个将要合并的数据点，再利用信息素更新规则寻找聚类的最优路径，最后获
得全局最优的高质量层次聚类结果。该优化算法在人工数据集和 UCI 数据集上的仿真实验结果表明，相对于传
统的聚类算法，该算法的准确率更高，聚类效果更好。
关键词 凝聚型层次聚类 蚁群优化 状态转移规则 信息素更新规则 最优路径
中图分类号 TP301． 6 文献标志码 A 文章编号 1001-3695 2017 01-0114-04
doi 10． 3969 /j． issn． 1001-3695． 2017． 01． 024
Agglomerative hierarchical cluster