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10.13190/jbupt.201303.61.xiongw

使用蚁群优化和凝聚层次的混合聚类

引用
为了获得全局最优的高质量层次聚类结果,针对智能蚁群优化算法改进凝聚层次聚类算法,以获得高质量的层次聚类结果,提出一种新的基于蚁群优化和凝聚层次聚类的混合聚类方法.该方法使用改进的凝聚层次聚类算法和新的目标函数生成聚类的系统树图,利用内部指标评估解决方案,用智能蚁群优化算法支持的信息素反馈和信息素挥发机制控制蚁群在解决方案空间中的搜索.由于使用了元启发式优化,加快了搜索过程,避免了局部最优.在加州大学欧文分校多个数据集上的实验结果表明,新方法具备一定的可行性.

人工智能、蚁群优化、数据挖掘、凝聚层次聚类

36

TP274;TP181(自动化技术及设备)

国家高技术研究发展计划项目2012AA011104

2013-09-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

60-63,78

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北京邮电大学学报

1007-5321

11-3570/TN

36

2013,36(3)

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