【摘 要】
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提出了一种基于蚁群算法的聚类新算法。按分类的样本数N和类别数p,设计N+1层城市,除第1层城市外,其余城市均有p个城市。蚂蚁每次从第1层城市开始到最后一层城市的移动,就完成
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提出了一种基于蚁群算法的聚类新算法。按分类的样本数N和类别数p,设计N+1层城市,除第1层城市外,其余城市均有p个城市。蚂蚁每次从第1层城市开始到最后一层城市的移动,就完成对所有样本的分类。访问城市的选择受路径信息素和样品类信息素的共同作用,每次完成层间城市的访问,需要对路径信息素更新;完成一次循环,分别对路径信息素和样本类信息素更新。通过实例分析,该算法能够得到较为满意的结果。
A new clustering algorithm based on ant colony algorithm is proposed. According to the number of samples N and the number of categories p, we design N + 1-tier cities, except for the first-level cities, and p cities in other cities. Every time ants move from the first city to the last city, the classification of all the samples is completed. The choice of visiting cities is caused by the interaction of path pheromones and sample pheromones. Each visit to an interurban city needs to be updated with path pheromones. Once a loop is completed, path pheromones and sample pheromones are updated respectively. Through the example analysis, the algorithm can get more satisfactory results.
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