改进的空间蚂蚁聚类算法  

IMPROVED SPATIAL ANT CLUSTERING ALGORITHM

作　　者：曲建华[1] 刘希玉[1] 

机构地区：[1]山东师范大学管理与经济学院,济南250014

出　　处：《山东师范大学学报（自然科学版）》2010年第3期14-16,共3页Journal of Shandong Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目（6037405）;山东省自然科学基金资助项目（Z2004G02）.

摘　　要：障碍约束下的空间聚类问题具有很强的实用价值，是空间数据挖掘中的一个重要研究课题．笔者讨论了带障碍约束的空间聚类问题，研究了一种基于蚂蚁算法的带障碍约束空间数据聚类分析方法，设计了一个带障碍约束的蚂蚁空间聚类算法．实验表明，该方法兼顾了局部收敛和全局收敛性能，考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响，使聚类结果更具有实际意义．Clustering of spatial data in the presence of obstacles has a wide application. It is an important research topic in the spatial data mining. This paper discusses the problem of spatial clustering with obstacles constraints and proposes a novel ant spatial clustering with obstacles constraints based on the basic ant model. The experimental results show that this method can not only give attention to local constringency and the whole constringency, but also consider the obstacles that exit in the real world and make the clustering result more practice.

关 键 词：空间聚类 蚂蚁算法 障碍约束 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]