蚁群优化的k-means聚类算法研究与改进

"一种新的基于蚁群原理的聚类算法 (2008年) - 扬州大学学报(自然科学版)" 这篇文章介绍了一种创新的聚类算法，该算法结合了蚁群优化原理和经典的k-means算法，旨在提高聚类分析的质量。聚类分析是数据挖掘中的一个重要步骤，其目标是将数据自动分组，使得同一组内的数据彼此相似，而不同组间的数据差异较大。k-means算法是最常用的聚类方法之一，但它有两个主要缺点：需要预先设定类别数量k，以及对初始聚类中心的选择敏感。 在改进的算法中，研究者首先对k-means进行了优化，以克服上述问题。接着，他们引入了蚁群算法的概念，特别是蚂蚁在寻找最短路径时的信息素传播机制。蚁群算法是一种全局优化方法，能够有效地避免陷入局部最优解，这正是解决k-means算法易受局部最优影响的关键。 在聚类过程中，每个数据点被视为蚂蚁，而数据空间的不同区域则代表可能的路径。每只“蚂蚁”（数据点）根据信息素浓度（即数据点与聚类中心的相似度）选择最有可能属于的类别，同时更新信息素的分布。这个过程反复进行，直到算法达到某种停止条件，如达到预定的迭代次数或信息素稳定。 实验结果显示，这种结合了蚁群优化的k-means算法在聚类效果上优于传统的k-means算法，特别是在处理大规模复杂数据集时，能更好地发现数据的内在结构，提供更准确的聚类结果。 关键词涉及到的聚类、蚁群算法和k-means算法是本文讨论的核心。聚类是数据挖掘的基础工具，蚁群算法作为一种全局优化技术，被用来改进聚类过程的效率和准确性，而k-means则是最常用的聚类算法之一，但它的局限性促成了对其改进的需求。 文献分类号TP311.13和文献标识码A表明这是计算机科学和技术领域的学术论文，具体在数据处理和信息检索方面。文章编号1007-824X(2008)02-0057-04是该论文的唯一标识，用于引用和检索。 总结来说，这篇2008年的论文提出了一种新的聚类策略，通过融合蚁群算法的全局优化能力和k-means算法的高效性，为大数据分析提供了更强大的聚类工具，对于理解和应用聚类方法在实际问题中有着重要的价值。