【摘 要】
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针对于蚁群聚类算法在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度的蚁群聚类算法。通过设计相似度矩阵,基于相似移动机制将蚂蚁随机移动方式优化为按照相似度矩阵规则实施目的性的关联。实验选取Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集,相较于现有的LF算法及GACC算法,结果表明在蚂蚁空载率都为90%的条件下,论文提出的SMACC算法的迭代次数明显降低,均体现出较优的聚类速率。
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,湖南云箭集团有限公司
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针对于蚁群聚类算法在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度的蚁群聚类算法。通过设计相似度矩阵,基于相似移动机制将蚂蚁随机移动方式优化为按照相似度矩阵规则实施目的性的关联。实验选取Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集,相较于现有的LF算法及GACC算法,结果表明在蚂蚁空载率都为90%的条件下,论文提出的SMACC算法的迭代次数明显降低,均体现出较优的聚类速率。
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