作　　者： ;

机构地区： 暨南大学信息科学技术学院计算机科学系

出　　处： 《计算机工程与应用》 2004年第35期180-182,共3页

摘　　要： 论文采用群体智能(SwarmIntelligence)的思想研究聚类问题。在Lumer和Faieta基于蚁群的聚类算法中,通过信息熵的计算与比较,改变了拾起和放下对象的规则,增加了两区域对象的合并操作,从而加快了聚类速度并减少了参数设置数目。该方法能够有效地聚集数据库的记录对象,具有一定的实际应用价值。 The paper carries research on clustering using swarm intelligence.It amends picking and dropping rules in ant_based clustering algorithm proposed by Lumer and Faieta through computing and comparing information entropy.As a result,it speeds up clustering and reduces number of parameters.The method can cluster records in a database effectively and is of practical application value.

关 键 词： 信息熵 群体智能 聚类算法 数据挖掘

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]