一种基于云模型改进蚁群聚类算法的研究

摘要

基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征结合LF蚁群聚类算法的基本思想,提出了一种基于云模型的蚁群聚类算法。从模仿蚂蚁堆积的尸体的基本模型出发,引入了相似因子和相异因子的概念,通过在邻域内进行快速云模型动态概念软划分产生最大的内聚核,进而重新定义接受分数的计算公式,能够使聚类收敛速度更快、聚类结果更纯,更符合人的常理判断。实验结果表明新算法对聚类质量有很好的效果。