基于对称点距离的蚂蚁聚类算法  

ANT CLUSTERING ALGORITHM BASED ON POINT SYMMETRY DISTANCE

作　　者：曲建华[1] 刘洋[2] 

机构地区：[1]山东师范大学管理与经济学院,济南250014 [2]西南交通大学机械工程学院,成都611756

出　　处：《山东师范大学学报（自然科学版）》2010年第4期22-24,共3页Journal of Shandong Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目（60873058）;山东省自然科学基金资助项目（Z2007G03）.

摘　　要：针对待聚类的数据对象的对称性，提出了一种基于对称点距离的蚂蚁聚类算法．该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性，而是使用新的对称点距离来计算相似性．实验结果表明：与标准的蚂蚁聚类算法相比，该算法在处理带有对称性质的数据集时，可以更好的识别数据集的聚类数日和划分．According to the symmetry of data sets, the ant clustering algorithm based on point symmetry distance was proposed. In this algorithm, assignment of points to different clusters is done based on point symmetry distance rather than the traditional Euclidean distance. Compared to standard ant clustering algorithm, the experimental results demonstrated it could defect the better number of clusters and the proper partitions from data sets when data sets possess the property of symmetry.

关 键 词：蚂蚁算法 聚类 对称点趴离 相似性函数 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]