基于蚁群聚类的智能优化算法及应用  

Intelligent optimal algorithm and application based on ant colony clustering

作　　者：王鹤[1] 任建华[2] 邱云飞[3] 

机构地区：[1]辽宁工程技术大学基础教学部,辽宁葫芦岛125105 [2]辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105 [3]辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105

出　　处：《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2010年第A01期179-181,共3页Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)

基　　金：辽宁工程技术大学优秀青年科学研究基金资助项目(09260)

摘　　要：为了解决数据挖掘问题中离散优化问题,提高全局的优化能力,在研究基本蚁群聚类模型的基础上,通过改进,提出了一种新的蚁群聚类组合算法,将此算法应用于银行信用卡客户的消费行为分析,通过数据测试和性能分析,证明这种算法在解决离散空间问题上表现了良好的性能。该结果对银行制定市场策略上提供了良好的参考价值。In order to solve the problem of discrete optimization in data mining and improve the overall optimization ability,an ant colony clustering combination algorithm is putforward based on the study on the ant colony clustering model.This algorithm is applied to bank’s credit card customer behavior analysis.Through data test and performance analysis,it is proved that the algorithm is good in solving the discrete space.The result has good reference value for making market strategy.

关 键 词：数据挖掘 聚类分析 蚁群聚类组合算法 客户行为 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F833.837[自动化与计算机技术—控制科学与工程]