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1、信息時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)庫(kù)中方便、準(zhǔn)確地獲取有用知識(shí)和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的有用模式已成為人們迫切的需要,也促使數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)的研究應(yīng)用不斷深入,推陳出新。模糊聚類分析就是在這種背景下不斷發(fā)展起來的一種數(shù)據(jù)挖掘方法,它將模糊理論引入聚類分析中,描述了每個(gè)對(duì)象隸屬于每個(gè)類別的相似程度。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,模糊聚類分析得到了廣泛的關(guān)注和研究。
目前對(duì)模糊聚類的算法研究,大多數(shù)是在硬聚類的基礎(chǔ)上擴(kuò)展而來。如基于
2、目標(biāo)函數(shù)的迭代爬山算法,此類算法存在一些缺陷,如容易陷入局部最優(yōu),對(duì)初值的設(shè)置敏感等。為了克服這些缺點(diǎn),利用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在:
?。?)在討論了蟻群算法的基本原理和現(xiàn)有的改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種設(shè)立檢測(cè)區(qū)的改進(jìn)思路:在循環(huán)進(jìn)行若干代后,進(jìn)入檢測(cè)區(qū)檢測(cè)螞蟻搜索路徑是否停滯,如果停滯發(fā)生,自適應(yīng)的改變相應(yīng)參數(shù),否則繼續(xù)迭代。并給出了一種基于檢測(cè)區(qū)和融合現(xiàn)有改進(jìn)策略的混合自適應(yīng)蟻群(CA
3、AC)算法。
?。?)把改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用到模糊聚類算法中,分析并設(shè)計(jì)出了一種基于混合蟻群算法的模糊聚類算法(CAAC-FC)。通過降元和降維的操作,將基于目標(biāo)函數(shù)的二元模糊聚類問題轉(zhuǎn)化為關(guān)于聚類原型矢量的一元函數(shù),利用CAAC算法求解目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解,完成聚類任務(wù),同時(shí)給出了程序流程圖和算法具體步驟。
(3)進(jìn)行了相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。對(duì)CAAC算法的仿真結(jié)果證明,此算法具有收斂速度快,全局搜索能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn);關(guān)于CA
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