改进的ACO-Kmedoids聚类算法：提升精度与稳定性

本文主要探讨了一种基于蚂蚁 Colony Optimization (ACO) 的改进K-medoids聚类算法。K-medoids算法作为一种划分方法，在聚类分析中因其抵抗异常和噪声数据的能力而受到青睐，特别适合处理数据集中的非均衡分布。然而，该算法的精确度和平均准确率往往不尽人意，特别是在实际应用中可能表现出稳定性较低的问题。 ACO算法，源自生物领域的蚂蚁觅食行为，是一种强大的全局优化策略，以其适应性强、求解效率高和健壮性著称。这种模拟进化优化方法的优势使其在众多领域，包括数据挖掘，展现出了广泛的应用潜力。将ACO算法与K-medoids算法相结合，旨在克服K-medoids的不足，提高聚类的稳定性和精度。 论文作者针对K-medoids算法的局限性，提出了一种新型的聚类方法。这种方法通过引入ACO的思想，例如启发式搜索、局部信息更新和协作行为，使得算法能够更有效地寻找最优的聚类中心（medoids），从而改善聚类结果。通过实验研究，证明了这种融合策略在处理复杂数据集时具有更高的准确性和稳定性，能够适应各种应用场景，尤其是在大数据背景下，其性能优势更为显著。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的K-medoids聚类算法，结合了ACO的优化策略，有效提升了算法的性能，使之在实际聚类任务中展现出更好的效果。这对于提高数据挖掘的效率和准确性具有重要的理论价值和实践意义，对于那些对数据质量有较高要求的领域，如市场分割、图像分类等，具有显著的实际应用价值。