10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.019
基于信息熵的蚁群聚类组合算法的研究
提出一种基于信息熵的蚁群聚类算法,将信息熵引入到LF算法中,数据对象的归属由信息熵来决定,减少了参数,测试并验证了算法的有效性;同时,针对信息熵的蚁群算法早期数据分散、收敛过慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种蚁群聚类组合方法.改进思路是引入K-means作为熵蚁群算法的预处理过程,通过K-means快速、粗略地确定聚类中心,利用K-means方法的结果作为初值,再进行改进的熵蚁群算法聚类,有效地解决了蚁群算法早期收敛过慢等问题.
聚类、蚁群聚类、信息熵、K-均值
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TP18(自动化基础理论)
辽宁省自然科学基金资助项目20082002
2011-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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