一种新的聚类算法

【摘要】：聚类分析是数据挖掘的重要内容,一般的聚类算法在大规模数据集中往往表现为收敛速度慢,对初始值和预设的类别数敏感等。蚁群算法是用于离散优化的一种进化算法,具有全局优化能力。本文将蚁群算法首次应用到聚类分析中,提出了一种新的聚类算法。本文提出的算法具有本质并行性,收敛速度快, 效率较高。实验证明该算法比C均值算法提高效率约10％。

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前20条

1	曹三省;孟静;杜怀昌;王阳;;蚁群聚类算法在IPTV用户群偏好分析中的应用[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2009年01期
2	任建华;王鹤;邱云飞;;蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2010年S1期
3	赵伟丽;张志国;孙艳蕊;;基于蚁群算法的混合属性数据集聚类分析[J];软件导刊;2008年02期
4	俞辉;裴振奎;陈继东;;一种改进的蚁群聚类算法[J];郑州大学学报(理学版);2010年03期
5	吴春旭;刘艳泽;苟清龙;;基于信息熵的蚁群聚类算法在客户细分中的应用[J];计算机系统应用;2010年07期
6	梁君玲;肖人岳;王向东;;一种改进的自适应蚁群聚类算法[J];计算机应用研究;2011年04期
7	廖文彬;;RBFN神经网络和蚁群算法在企业知识聚类中的对比分析[J];科技资讯;2006年21期
8	罗聪;曹三省;杜怀昌;;一种基于信息增益的蚁群聚类算法[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2010年04期
9	王智;张自力;;一种新的混合蚁群聚类算法[J];西南师范大学学报(自然科学版);2009年03期
10	刘涛;葛艳;;浅析蚁群算法的聚类应用[J];科技创新导报;2010年14期
11	杨燕;张昭涛;;基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法[J];西南交通大学学报;2006年06期
12	邹远强;李国徽;赵梓屹;;基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法[J];科学技术与工程;2006年23期
13	梁栋;邢洁清;;蚁群聚类组合方法国内综述[J];电脑知识与技术;2010年36期
14	王鹤;任建华;邱云飞;;基于蚁群聚类的智能优化算法及应用[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2010年S1期
15	高为民;;蚁群算法在协同过滤推荐系统中的应用研究[J];微计算机信息;2008年09期
16	高在村;邓伟;;基于蚁群算法的神经网络规则抽取[J];微电子学与计算机;2009年05期
17	单世民;邓贵仕;何英昊;;群智能在知识发现中的实现方法对比研究[J];计算机应用研究;2006年07期
18	李士勇;赵宝江;;一种蚁群聚类算法[J];计算机测量与控制;2007年11期
19	刘文;郑丽英;;基于蚁群算法的模糊C均值聚类[J];太原科技;2009年01期
20	孙云山;王学深;刘健;白婧;刘凯;赵冬青;;蚁群算法及其在物流系统中的应用研究[J];科技情报开发与经济;2010年16期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	杨欣斌;黄道;;一种新的聚类算法[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年
2	张周锁;周晓宁;成玮;;基于蚁群算法的机械故障智能诊断技术研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年
3	刘杰;闫清东;;基于蚁群算法的移动机器人路径规划技术的研究[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年
4	严彬;熊伟清;程美英;叶青;;基于拥塞控制的多种群二元蚁群算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5	宋春峰;侯媛彬;赵圣刚;;蚁群算法在陀螺温控系统中的应用研究[A];第十四届全国煤矿自动化学术年会暨中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2004年
6	师凯;蔡延光;邹谷山;王涛;;运输调度问题的蚁群算法研究[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年
7	何灿;邢建春;杨启亮;王荣浩;王书怀;;基于改进蚁群算法的新型PID整定方法研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
8	张宁;徐晓静;;蚁群遗传算法设计与实现[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年
9	周龙;霍婷婷;;蚁群算法的发展及应用现状[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年
10	肖智;钟波;李昌隆;陈玲;;一种基于蚁群算法的物流优化方法[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
2	程世娟;改进蚁群算法及其在结构系统可靠性优化中的应用[D];西南交通大学;2009年
3	周爽;蚁群算法在高光谱图像降维和分类中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4	李海民;遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D];西安电子科技大学;1999年
5	葛红;免疫算法及核聚类人工免疫网络应用研究[D];华南理工大学;2003年
6	吕勇;蚁群优化算法及在网络路由中的应用研究[D];浙江大学;2005年
7	李向华;基于人工免疫系统的增量聚类算法及其优化与应用的研究[D];吉林大学;2009年
8	李艳君;拟生态系统算法及其在工业过程控制中的应用[D];浙江大学;2001年
9	唐贤伦;混沌粒子群优化算法理论及应用研究[D];重庆大学;2007年
10	唐贤伦;混沌粒子群优化算法理论及应用[D];重庆大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	潘鹏竹;协同制造调度问题的蚁群算法研究[D];沈阳工业大学;2010年
2	张建民;基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究[D];新疆农业大学;2010年
3	陈冲;量子群智能算法及其在控制器优化设计中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
4	王俊峰;基于改进蚁群算法的机器人路径规划[D];南京师范大学;2005年
5	魏振宇;蚁群算法在物流运输调度系统中的研究[D];南昌大学;2007年
6	张丽伟;蚁群与遗传算法的融合及其在生物序列比对问题中的应用[D];内蒙古大学;2007年
7	于沛欣;一种混合蚁群算法在JSP问题中的应用研究[D];中国海洋大学;2008年
8	王丽红;蚁群算法及其在车间调度中的应用研究[D];合肥工业大学;2009年
9	程波;蚁群算法在工业过程控制中的应用[D];华北电力大学（北京）;2006年
10	李凌;基于蚁群算法的高层建筑布线优化设计和负荷计算[D];沈阳工业大学;2007年

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