基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类

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

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61373148，61502151；国家社科基金资助项目12BXW040；山东省自然科学基金资助项目ZR2012FM038，ZR2014FL010；山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目BS2013DX033；国家教育部人文社科基金资助项目14YJC860042；山东省社科规划项目2012BXWJ01；山东省高等学校科技计划项目J13LN19，J15LN02

在线出版日期：2017-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：114-117