结合蚁群算法的改进粗糙K均值聚类算法

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jing4912

【摘要】

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粗糙集理论是一种处理边界对象不确定的有效方法。将粗糙集与K均值结合的粗糙K均值聚类算法,具有简单高效且可处理聚类边界元素的特点,但同时存在缺陷。针对粗糙K均值聚类算

【作者】

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刘洋王慧琴张小红

【机构】

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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安建筑科技大学管理学院,西安科技大学通信与信息工程学院

【出处】

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数据采集与处理

【发表日期】

：

2019年2期

【关键词】

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聚类 K均值蚁群算法粗糙集目标函数

【基金项目】

：

教育部归国留学人员科研扶持基金(K05055)资助项目;教育部高等学校博士学科点专项科研基金、博导类联合(20126120110008)资助项目

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粗糙集理论是一种处理边界对象不确定的有效方法。将粗糙集与K均值结合的粗糙K均值聚类算法,具有简单高效且可处理聚类边界元素的特点,但同时存在缺陷。针对粗糙K均值聚类算法对初始点敏感,经验权重设置忽略数据差异性,阈值设置不合理导致聚类结果波动性大的缺陷,本文提出结合蚁群算法的改进粗糙K均值聚类算法,改进的算法中使用蚁群算法中随机概率选择策略和信息素更新的正负反馈机制,以及采用动态调整算法阈值和相关权重的方法,对粗糙K均值聚类算法进行优化。最后采用UCI的Iris、Balance-scale和Wine数据集分别

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