基于划分的蚁群聚类算法研究  

Research on Ant Colony Clustering Algorithm Based on PAM

作　　者：李伟[1] Li Wei(Xingtai University,Xingtai Hebei 054000,China)

机构地区：[1]邢台学院,河北邢台054000

出　　处：《信息与电脑》2019年第2期45-47,共3页Information & Computer

基　　金：河北省科技厅项目"基于混合扫描法的优化蚁群算法的物流配送系统研究与应用"(项目编号:17214707);邢台学院校级重点项目"大数据时代下‘城市最后一公里’问题研究及应用"(项目编号:XTXYZD2018008)

摘　　要：聚类分析是一种重要的人类活动,被广泛应用于数据挖掘、统计学、生物学和机器学习等领域。随着仿生学的发展,一种新的智能优化算法——蚁群算法被提出,并被应用于聚类分析。针对PAM算法和蚁群聚类算法的缺点,提出了一种将PAM算法和蚁群聚类算法相结合的聚类方法。仿真实验表明,算法性能得到了有效提高。Cluster analysis is an important human activity,which is widely used in data mining,statistics,biology and machine learning.With the development of bionics,a new intelligent optimization algorithm,ant colony algorithm,has been proposed and applied to cluster analysis.Aiming at the shortcomings of PAM algorithm and ant colony clustering algorithm,a clustering method combining PAM algorithm and ant colony clustering algorithm is proposed.The simulation results show that the performance of the algorithm has been effectively improved.

关 键 词：聚类 划分法 PAM算法 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]