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针对待聚类的数据对象的对称性，提出了一种基于对称点距离的蚂蚁聚类算法．该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性，而是使用新的对称点距离来计算相似性．实验结果表明：与标准的蚂蚁聚类算法相比，该算法在处理带有对称性质的数据集时，可以更好的识别数据集的聚类数日和划分．
基于对称点距离的蚂蚁聚类算法
【摘 要】
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针对待聚类的数据对象的对称性，提出了一种基于对称点距离的蚂蚁聚类算法．该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性，而是使用新的对称点距离来计算相似性．实验结果表
【机 构】
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山东师范大学管理与经济学院,西南交通大学机械工程学院
【出 处】
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山东师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873058）,山东省自然科学基金资助项目（Z2007G03）.
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