蚁群聚类组合方法参数m的研究

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1、蚁群聚类组合方法参数m的研究基金项目:琼台师范高等专科学校科研项目(批准号:qtky2009-20)作者简介:韩强(1982－),男,助教,主要研究领域为计算机应用等;邢洁清(1977－),男,硕士,副教授,主要研究领域为软件应用，人工智能等;韩强1，邢洁清11.琼台师范高等专科学校信息技术系海南海口571100ResearchcombinationmethodofparametermbasedonantColonyClusteringHanQiang1XingJie-qing11.DepartmentofModerneducationtechnology,Qiongtaiteacher

2、scollegeHainanHaiko571100,ChinaEmail:qqxjq@21cn.comAbstract:Theant-basedclusteringparametervaluesindifferentcircumstances,oftenwillsolvetheperformanceandefficiencyofthealgorithmhaveasignificantimpact.Inthispaper,basedonantcolonyclusteringcombinationmethodbasedonthestudy,focusingontheantcolonyclus

3、teringalgorithmcombinationmethodKMAOCantcolonyalgorithmparametersarethenumberofmpairsofKMAOCalgorithmperformanceinfluenceontheparametersofthealgorithmKMAOCthenumberofantsm,respectivelyexperimentalvaluesbyseveralgroupsofexperimentalverificationprovidesthebetterproposalthataKMAOCantalgorithmparamet

4、erstoconfigurethenumberofm.Keywords:Clustering；Antcolonyalgorithm;Pheromone;Clusteringcombination摘要：蚁群算法中参数在不同取值情况下，常常会对算法的性能和求解效率产生重大影响。本文在基于蚁群聚类组合方法的研究基础上，重点研究了蚁群聚类组合方法KMAOC算法中蚁群算法参数蚂蚁数m对KMAOC算法性能的影响，对KMAOC算法中的参数蚂蚁数m分别取值进行实验，通过几组实验验证提供了KMAOC算法中参数蚂蚁数m配置的较好建议。关键词：聚类，蚁群算法，信息素，聚类组合中图分类号:TP311;TP12文

5、献标识码:A1引言聚类在科学数据探测、图像处理、模式识别、医疗诊断、计算生物学、文档检索、Web分析等领域起着非常重要的作用，它已经成为当前数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题[1].经典聚类方法包括分层算法，划分方法如K均值算法、模糊C均值算法，图论聚类法，神经网络法，以及基于统计的方法等[2].近来随着数据挖掘研究的深入，涌现了大量新的聚类算法，如蚁群聚类算法等.蚁群算法作为一种开创性的生物仿真算法，因其具有并行性、鲁棒性等优良性质得到了广泛的应用[3]。由于蚁群算法的研究历史还很短，在实际问题中应用还较少，因些存在许多有待进一步研究改进的地方，如需要设置的参数太多、参数的设置还

6、有一定难度[4]。算法收敛性差和较长时间的花费.特别是运用蚂蚁觅食的原理利用信息素来实现聚类的蚁群聚类方法，如其信息素的值从0或相等值开始，各条路径上的信息素要想明显区别开，一般需要很长时间。研究表明蚁群聚类算法与K-means算法构成的蚁群聚类组合方法(KMAOC)能较好的弥补这些缺陷[5]。目前国内基于蚁群算法的组合算法研究也进行了不少，如杨燕等在文献[6]中指出为了改善聚类分析的质量提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法。按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化。将上

7、述两种算法结合，能够优势互补，避免单独应用一种算法时的局限性，而高尚等在文献[7]研究中提出constructionqualityacceptanceandassessmentRegulation(ProfessionalEdition)(DL/T5210.2-2009~DL/T5210.8-2009);1.9thequalitycheckoutandevaluationofelectricequipmentinstallation