基于人工免疫系统aiNet模型的层次聚类算法  

Hierarchical Clustering Algorithm Based on the aiNet Model of Artificial Immune System

作　　者：王珺[1] 刘希玉[1] 

机构地区：[1]山东师范大学信息管理学院,济南250014

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第24期167-169,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：山东省自然科学基金重大项目资助(编号:Z2004G02);山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目(编号:03BS003);山东省科委资助项目(编号:012090101)

摘　　要：提出了一种基于人工免疫系统重要模型aiNet模型的层次聚类算法aiNHA。该算法首先采用aiNet的方法生成抗体的记忆细胞矩体和相似性矩阵,这样就将数据集划分为若干子簇。再按照层次聚类的方法,合并连接相似度高的子簇,得到最终的聚类结果。该算法适用于发现任意形状的聚类簇,并且继承了免疫算法搜索速度快、效率高的优点。This paper presents a hierarchical clustering algorithm aiNHA based on the aiNet model which is an important model of Artificial Immune System.Firstly,it generates the memory matrix and the similarity matrix of the antibodies in the aiNet method.So it can divide the data set into several sub-clusters.Then it combines the sub-clusters with higher similarities in the hierarchical clustering method and gets the final clustering result.The algorithna can be used in clustering the arbitrary shapes of data sets.And it has the fast discovering speed high efficiency ,which inherit the advantages of the immune algorithms.

关 键 词：人工免疫系统 AINET 层次聚类 aiNHA 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]