武警工程大学学报2016，Vol.32Issue(6) ：15-19.

基于混合粒子群和蚁群算法融合的聚类算法

Clustering Algorithm Based on Combination of Hybrid Particle Swarm and Ant Colony Algorithm

胡人远 张之明
武警工程大学学报2016，Vol.32Issue(6) ：15-19.
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基于混合粒子群和蚁群算法融合的聚类算法

Clustering Algorithm Based on Combination of Hybrid Particle Swarm and Ant Colony Algorithm

胡人远 1张之明2
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作者信息

  • 1. 武警工程大学研究生管理大队,西安,710086
  • 2. 武警工程大学信息工程系,西安,710086
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摘要

针对基于遗传与蚁群算法融合的聚类算法(Clustering Algorithm based on Genetic and Ant Colony Algorithm,GA2C2A)存在局部搜索能力差、易陷入局部最优及遗传算法操作复杂的问题,提出了基于混合粒子群和蚁群算法融合的聚类算法(Clustering Algorithm based on Hybrid Particle Swarm and Ant Colony Algorithm Integration,HPSO-ACA).算法首先针对标准粒子群算法存在的缺陷进行了改进,形成了局部搜索能力强、操作实现简单的混合粒子群算法,并用来代替遗传算法与蚁群算法结合.以加州大学的3种数据集为对象进行数据聚类实验.结果表明,与基于遗传与蚁群算法融合的聚类算法相比,该算法在聚类性能上有明显的优势.

关键词

数据挖掘/粒子群算法/混合粒子群算法/云模型/蚁群算法/聚类

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(61402529)

出版年

2016
武警工程大学学报
中国人民武装警察部队工程学院

武警工程大学学报

影响因子：0.05
ISSN：2095-3984
参考文献量11
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