基于改进流形距离和人工蜂群的二阶段聚类算法

摘要：

以改进的流形距离为相似度测度，结合人工蜂群算法，提出一种二阶段聚类算法。首先根据局部密度、最大最小距离和近邻选择对数据集初步归类并得到簇代表点；然后将聚类归属为优化问题，通过改进的蜂群算法对簇代表点及没归类的样本点较快地搜索到最优聚类中心，同时根据流形距离的全局一致性特征，对样本进行精确的类别划分；最后将两阶段算法综合归类。实验结果表明，所提出的算法可以获得良好的聚类效果。

关键词：流形距离、人工蜂群算法、局部密度、最大最小距离、近邻选择

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：湖南省自然科学基金项目14JJ7043；湖南省教育厅重点项目14A004

在线出版日期：2016-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：410-416