基于蚁群算法的混合属性数据集聚类分析  

Ant Clustering Algorithm for Data Sets with Mixed Numeric and Categorical Values

作　　者：赵伟丽[1] 张志国[2] 孙艳蕊[3] 

机构地区：[1]沈阳理工大学理学院,辽宁沈阳110168 [2]东软集团,辽宁沈阳110179 [3]东北大学理学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《教育技术导刊》2008年第2期152-155,共4页Introduction of Educational Technology

摘　　要：在现有蚁群算法的基础上,加入公式改进、半径递增、短期记忆、空间分割等策略,同时采用一种距离测度函数将数值特征与类属特征相结合,实现了混合属性数据的聚类.仿真实验表明,新算法能加快聚类速度,得到较好的聚类结果。This paper put forward an improved ant clustering algorithm by introducing strategies such as formula improvement,radius increase,short-term memory,space partition etc.,at the same time adopted a new distance measure function to combine numeric and categorical values together,and carried out cluster analysis of mixed data sets.The simulation experiment result illustrates that the ant-based new algorithm has the stronger robustness and it is quite feasible for data sets with mixed numeric and categorical values.

关 键 词：聚类分析 数值属性 类属性 蚁群算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]