基于模糊集的蚁群聚类算法的改进

摘要

改进了LF算法,提出了一种基于模糊集理论的蚁群聚类新方法.首先定义了平均距离,其次在"相似"的概念上引入模糊集理论,定义了数据对象与其邻域内对象相似程度的隶属函数,最后该数据对象的拾起或放下由隶属度与置信水平λ相比较来决定.该算法避免了LF算法中不相似的数据对象本该被拾起而可能未被拾起,相似的数据对象本该被放下而可能未被放下的弊端,并简化了LF算法.