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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。

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