在21世紀(jì)的信息時(shí)代,各種媒介涌現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)。通常情況下,人們難以直接獲取隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的潛在信息,因此,需要更加有效的方法挖掘這些數(shù)據(jù)的價(jià)值。聚類分析是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法,它涉及經(jīng)濟(jì)學(xué)、人工智能、圖像識(shí)別以及生物工程等許多領(lǐng)域,成為當(dāng)下研究熱點(diǎn)之一。蟻群聚類算法(Ant Colony Clustering Algorithm,ACCA)是一種仿生智能聚類算法,與傳統(tǒng)聚類方法相比,該算法具有蟻群優(yōu)良的分布并行計(jì)算性、正反饋、自組織性等特點(diǎn),但同時(shí)也存在以下缺陷:該算法搜索初期收斂速度較慢,使得算法運(yùn)行所需時(shí)間加長(zhǎng);螞蟻的轉(zhuǎn)移以信息素的多少為依據(jù),算法后期易于陷入局部最優(yōu);信息素更新缺乏時(shí)效性;聚類質(zhì)量不理想等。本文主要針對(duì)ACCA算法的上述不足之處提出兩種改進(jìn)。針對(duì)ACCA算法前期收斂速度較慢,后期易于陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提出一種局部改進(jìn)的K均值蟻群聚類算法。首先使用K-means算法預(yù)處理數(shù)據(jù)集,快速得到距離矩陣,將得到的距離矩陣作為蟻群聚類算法初始化信息素矩陣的依據(jù);其次在每只螞蟻迭代過(guò)程中,對(duì)其得到的聚類中心引入隨機(jī)擾動(dòng)變量,生成若干個(gè)局部搜索元作為新的聚類中心,然后對(duì)數(shù)...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 蟻群算法的研究進(jìn)展
        1.2.2 蟻群聚類算法的研究進(jìn)展
    1.3 論文主要內(nèi)容及框架
2 相關(guān)知識(shí)簡(jiǎn)介
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介
        2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘定義及過(guò)程
        2.1.2 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法
    2.2 聚類分析知識(shí)簡(jiǎn)介
        2.2.1 聚類概念及聚類過(guò)程
        2.2.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化
        2.2.3 相似性及其度量
        2.2.4 常用的聚類算法
        2.2.5 聚類的有效性指標(biāo)
    2.3 小結(jié)
3 蟻群聚類算法
    3.1 蟻群算法概述
    3.2 基于蟻群覓食行為的聚類算法
        3.2.1 ACCA算法的基本原理
        3.2.2 ACCA算法步驟及流程圖
        3.2.3 ACCA算法性能分析
    3.3 小結(jié)
4 一種局部改進(jìn)的K均值蟻群聚類算法
    4.1 K均值與ACCA算法結(jié)合
    4.2 一種局部改進(jìn)的K均值蟻群聚類算法
        4.2.1 改進(jìn)思想
        4.2.2 算法實(shí)現(xiàn)步驟
    4.3 算法仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
        4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 小結(jié)
5 兩階段蟻群聚類算法
    5.1 改進(jìn)思想
    5.2 算法步驟及流程圖
    5.3 算法仿真實(shí)驗(yàn)
    5.4 小結(jié)
6 改進(jìn)算法的應(yīng)用
    6.1 改進(jìn)算法在圖像處理中的應(yīng)用
        6.1.1 圖像分割的定義
        6.1.2 基于改進(jìn)聚類算法的圖像分割步驟
        6.1.3 圖像仿真實(shí)驗(yàn)
    6.2 改進(jìn)算法在各省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力劃分中的應(yīng)用
        6.2.1 背景介紹
        6.2.2 中國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力劃分指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)處理
        6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        6.2.4 實(shí)際意義
    6.3 小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 各省份據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)單獨(dú)排序結(jié)果
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3741865