基于LF算法改进的动态蚁群聚类算法

刘阳阳; 吕伟明; 霍萌萌; 陈晓云

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基于LF算法改进的动态蚁群聚类算法

首发时间：2012-04-06

刘阳阳 ¹
刘阳阳(1984-)，男，硕士研究生，主要研究方向：聚类分析
吕伟明 ¹ 霍萌萌 ¹ 陈晓云 ¹
陈晓云(1956-)，女，教授、博士生导师，主要研究方向：数据挖掘

1、兰州大学信息科学与工程学院

摘要：蚁群聚类算法是一种基于蚁群群体行为模型的聚类分析算法。其中，LF算法是基于蚁群分类幼蚁模型的标准蚁群聚类算法。本文改进了LF算法并提出IDLF算法。IDLF算法的改进主要包括：提出三种新的移动规则，增强蚂蚁移动的目的性；改进算法的结束条件，使算法能够根据实际聚类情况自动结束；动态调整蚂蚁的相关参数，增强算法的自适应性；提出了对蚂蚁长期空载或者负载情况的解决方案。实验结果证明，IDLF算法聚类的效率和精度都要高于LF算法。

关键词：聚类分析蚁群聚类算法 LF算法 IDLF算法

For information in English, please click here

An Improved Dynamic Ant Colony Algorithm Based on LF Algorithm

Liu Yangyang ¹
刘阳阳(1984-)，男，硕士研究生，主要研究方向：聚类分析
Lv Weiming ¹ Huo Mengmeng ¹ Chen Xiaoyun ¹
陈晓云(1956-)，女，教授、博士生导师，主要研究方向：数据挖掘

1、School of Information Science & Engineering, Lanzhou University

Abstract：The ant colony algorithm which is based on the group behavior of the ant colony is one of the cluster analysis algorithms. Among these algorithms, LF algorithm is the standard ant colony algorithm based on the model that ant colony sort the young ants. This paper improves the LF algorithm and proposes IDLF algorithm. It mainly contains the following improvements of the IDLF algorithm: proposing three kinds of new moving rules to enhance the moving purpose of the ants; improving the termination condition of LF algorithm so that the algorithm can terminate automatically according to the actual clustering; adjusting the relevant parameters dynamically to enhance the self-adaptability of the algorithm; proposing the solution to deal with the situation of long-term loading or unloading actions of the ants. The results of the experiments demonstrate that the clustering efficiency and accuracy of IDLF algorithm are better than those of LF algorithm .

Keywords： cluster analysis ant colony clustering algorithm LF algorithm IDLF algorithm

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刘阳阳，吕伟明，霍萌萌，等. 基于LF算法改进的动态蚁群聚类算法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2012-04-06]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201204-60.

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论文编号	201204-60
论文题目	基于LF算法改进的动态蚁群聚类算法
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