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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2006-07-11

发表刊物： 计算机工程与应用

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD

卷号： 42

期号： 20

页面范围： 157-159,163

ISSN号： 1002-8331

关键字： 蚁群算法;信息素;聚类

摘要： 蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性.基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用.文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度各异的多个蚂蚁独立并行进行聚类来提高聚类质量.实验结果表明该方法是有效的.