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《广西计算机学会2010年学术年会论文集》2010年
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基于巢模板的核空间蚁群聚类算法的研究

覃华  徐燕子  张敏  
【摘要】:当数据样本特征复杂、类别多时,一般的蚁群聚类算法效果不好。分析其主要原因后,提出使用支持向量机的非线性映射函数把数据样本映射到核空间上,数据样本的特征在核空间中被重组和凸显,再在核空间上设计蚁群聚类算法,并用巢模板提高算法的稳定性和精确度。在UCI数据集上的实验结果显示:核空间上的巢模板蚁群聚类结果比较接近真实情况,能较好地处理特征复杂、类别多的数据集,其效果明显优于原空间上的聚类算法。
【作者单位】:广西大学计算机与电子信息学院
【分类号】:TP301.6

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 王国胜;;核函数的性质及其构造方法[J];计算机科学;2006年06期
2 裴振奎;李华;宋建伟;韩锦峰;;蚁群聚类算法研究及应用[J];计算机工程与设计;2008年19期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邹涛峰;许少华;;一种过程支持向量机模型及其在油水层判别中的应用[J];大庆石油学院学报;2008年04期
2 谭泗桥;袁哲明;柏连阳;谭显胜;熊洁仪;;基于局部核函数与全局核函数支持向量回归优化小样本QSAR建模[J];分子科学学报;2009年03期
3 王景泉;王保军;;拟配置法解Poisson方程[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2009年02期
4 刘松林;李家强;游小龙;;对LFM信号检测与参数联合估计的一种新方法[J];电脑知识与技术;2013年08期
5 胡凯;张昱;;基于分布式控制算法的泵站水闸网络预测的研究[J];工业控制计算机;2013年02期
6 崔林林;罗毅;包安明;李春轩;;Mixed KPCA结合纹理特征的SVM盐碱土信息提取[J];计算机工程与应用;2012年27期
7 蔡国祯;毛国君;;基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘[J];计算机工程;2012年18期
8 李颖;李传龙;马龙;于水明;;动态加权模糊核聚类算法[J];计算机工程与设计;2009年24期
9 吴莉;梅雪;林锦国;;基于Contourlet变换和KFD的相似目标特征提取[J];计算机工程与设计;2011年01期
10 姜凯;左风朝;;Weka平台上解决聚类的改进差分进化算法[J];计算机工程与设计;2012年02期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 李建平;仿真元建模中的拟合方法及其应用研究[D];国防科学技术大学;2007年
3 谭泗桥;支持向量回归机的改进及其在植物保护中的应用[D];湖南农业大学;2008年
4 林娜;高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D];成都理工大学;2011年
5 张文春;基于支持向量机—可拓学的三峡库区丰都县水库塌岸预测研究[D];吉林大学;2012年
6 陈伟;高光谱影像地物智能化提取理论与方法研究[D];解放军信息工程大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
2 杨海燕;支持向量机参数优化方法及其应用[D];广西民族大学;2010年
3 遇铁龄;基于核函数的多分类器集成及应用研究[D];山东师范大学;2011年
4 朱陈良;基于核方法的自适应滤波的算法的研究[D];西华大学;2011年
5 李娇;支持向量机参数优化研究[D];华中师范大学;2011年
6 齐元俊;基于支持向量机的故障诊断问题研究[D];东北石油大学;2011年
7 黄正新;人工萤火虫群优化算法分析改进及应用研究[D];广西民族大学;2011年
8 徐水华;粒子群优化算法及支持向量机应用研究[D];广西民族大学;2011年
9 何奎;基于用户聚类的协同过滤推荐系统研究[D];西南交通大学;2011年
10 刘清华;基于ACO的WEB日志挖掘研究[D];江西师范大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 徐晓华;陈崚;;一种自适应的蚂蚁聚类算法[J];软件学报;2006年09期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 刘赏;结合密度思想的蚂蚁聚类算法[D];河北工业大学;2003年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 胡小兵,袁锐,黄席樾,易继军;蚁群算法原理的仿真研究[J];计算机仿真;2004年08期
2 朱庆保;基于粗粒度模型的蚁群优化并行算法[J];计算机工程;2005年01期
3 余伶俐;蔡自兴;;改进混合离散粒子群的多种优化策略算法[J];中南大学学报(自然科学版);2009年04期
4 胡新荣,李德华,王天珍;基于蚁群优化算法的彩色图像颜色聚类的研究[J];小型微型计算机系统;2004年09期
5 许剑峰,林嘉宜,黎绍发;一种基于中心对称性的聚类算法[J];计算机工程与设计;2003年05期
6 张彩虹,王春才,颜雁;医保决策支持系统中的聚类算法[J];长春理工大学学报;2004年04期
7 周如旗;个性化数据聚类的属性坐标分析法[J];电脑与信息技术;2005年03期
8 潘磊,吴小俊,尤媛媛;基于聚类的视频镜头分割和关键帧提取[J];红外与激光工程;2005年03期
9 张永梅,韩焱,张建华;一种有效聚类算法的研究和实现[J];计算机应用;2005年07期
10 严馨,周丽华,陈克平,徐广义;一种改进的带障碍的基于密度和网格的聚类算法[J];计算机应用;2005年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 覃华;徐燕子;张敏;;基于巢模板的核空间蚁群聚类算法的研究[A];广西计算机学会2010年学术年会论文集[C];2010年
2 刘强;林世平;;基于蚁群聚类算法的中文本体学习[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
3 魏昕路;洪志令;姜青山;;一种基于样本缩减策略的新窗口式聚类算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
4 王守强;朱大铭;史士英;;基于输入点集求解k-Means聚类算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 李政涛;夏树倩;王大玲;冯时;张一飞;;一种基于语义引力及密度分布的聚类算法[A];第六届全国信息检索学术会议论文集[C];2010年
6 吴继兵;李心科;;基于分治融合的混合属性数据聚类算法研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(下册)[C];2009年
7 李世峰;黄磊;刘昌平;;几种聚类方法的比较[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
8 刘洋;江志纲;丁增喜;王大玲;鲍玉斌;于戈;;一种基于图的聚类算法GB-Cluster[A];第十九届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2002年
9 逯波;王国仁;;一种有效的半监督视频镜头聚类算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
10 余琳;邓玲;;常见聚类算法的比较以及DSS系统中的应用[A];湖北省通信学会、武汉通信学会2009年学术年会论文集[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 王艳红;蚂蚁教我们新的电脑计算方法[N];云南经济日报;2000年
2 顿然;电脑计算“学蚂蚁”[N];中国商报;2000年
3 ;制作一个能自动统计成绩的模板[N];电子报;2009年
4 ;蚂蚁激发电脑专家新灵感[N];中国计算机报;2000年
5 ;视频数据中挖“宝”[N];计算机世界;2002年
6 艾思平翻译;视频编码软件CCE SP2操作指南(20)[N];电子报;2009年
7 本报记者 刘丽丽;“削足适履”用SaaS[N];计算机世界;2009年
8 ;磨刀不误砍柴功[N];中国计算机报;2009年
9 本报记者 霍鑫;CMMI风行 认证解决方案为企业提速[N];中国高新技术产业导报;2008年
10 ;MSC企业级多学科协同仿真方案[N];中国计算机报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孟志刚;蚁群觅食仿真和动画的研究[D];中南大学;2011年
2 孟志刚;蚁群觅食仿真和动画的研究[D];中南大学;2011年
3 万淼;基于群智能和随机索引的网络聚类算法研究[D];北京邮电大学;2011年
4 闻育;复杂多阶段动态决策的蚁群优化方法及其在交通系统控制中的应用[D];浙江大学;2004年
5 刘位龙;面向不确定性数据的聚类算法研究[D];山东师范大学;2011年
6 张鸿雁;基于DNA计算的聚类算法研究[D];山东师范大学;2011年
7 潘鸿飞;形状特征描述及聚类算法研究[D];安徽大学;2011年
8 李强;动点聚类算法及其量子化研究[D];浙江大学;2009年
9 余卫宇;几种图像结构语义模型和图像[D];华南理工大学;2005年
10 郑永斌;物体检测技术和半定规划松弛的聚类算法研究[D];国防科学技术大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘芳;改进的蚁群聚类算法在森林火灾预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
2 唐媛;基于蚁群的文本文档聚类技术研究[D];武汉科技大学;2010年
3 温程;并行聚类算法在MapReduce上的实现[D];浙江大学;2011年
4 张珠玉;聚类算法及其在日志数据处理中的应用研究[D];山东师范大学;2011年
5 黄旭;核空间二次蚁群聚类及其配套算法[D];广西大学;2011年
6 姚毓凯;一种有效的自适应网格密度聚类算法研究[D];兰州大学;2011年
7 李长进;基于蚁群算法的混合聚类算法研究[D];中国石油大学;2010年
8 刘赏;结合密度思想的蚂蚁聚类算法[D];河北工业大学;2003年
9 刘方;数据挖掘中半监督K-均值聚类算法的研究与改进[D];吉林大学;2010年
10 杜晨阳;分布式聚类算法研究与应用[D];浙江大学;2011年
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