基于相似度的蚁群聚类算法.pdf

《基于相似度的蚁群聚类算法》 聚类作为数据挖掘的核心技术之一，其目的是在大量数据中识别出具有相似特征的数据对象，并将其归类到不同的簇中，使得同一簇内的数据对象相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。这种技术广泛应用于生物学、社会学以及计算机科学等多个领域。 蚁群聚类算法是受到自然界蚂蚁群体行为启发的一种聚类方法。最初由Dorigo M提出的蚁群算法，主要利用蚂蚁的信息素机制来寻找最短路径，有效解决了旅行商问题（TSP）。随后，Deneubourg J等人基于蚂蚁的堆尸行为构建了基本的蚁群聚类模型（BM），Lumer E D 和 Faieta B在此基础上改进了蚂蚁的移动速度，提出了LF模型，针对大数据量的聚类问题表现出优越性能。 相比其他聚类算法，蚁群聚类算法具有以下特点：灵活性，它能够处理各种形状和大小的簇；鲁棒性，对噪声和异常值的容忍度较高；分布性，算法的并行计算能力较强；自组织性，能够自我调整以适应数据的分布。因此，蚁群聚类算法在近年来受到了广泛的关注和研究。 文章指出，蚁群聚类算法在数据项移动过程中随机选择位置可能导致无效移动，从而减慢算法的收敛速度。为解决这一问题，作者沈兴鑫等人提出了一种基于相似度的蚁群聚类算法（SMACC）。他们设计了相似度矩阵，通过相似移动机制，使蚂蚁按照相似度矩阵的规则进行目的性关联，从而优化了蚂蚁的移动方式。实验中，他们选择了Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集进行验证，结果表明，在蚂蚁空载率为90%的情况下，SMACC算法的迭代次数显著减少，展现出更快的聚类速率，优于LF算法和GACC算法。 这种基于相似度的改进策略，不仅提高了聚类效率，还增强了算法的准确性和稳定性。在实际应用中，这种优化后的蚁群聚类算法可以更好地应对大规模数据集，提升聚类效果，对于数据挖掘和机器学习等领域具有重要的理论价值和实践意义。 该研究通过引入相似度概念，优化了蚁群聚类算法的移动机制，有效地解决了原算法的收敛速度问题，为未来蚁群算法的进一步优化和应用提供了新的思路。