基于蚁群算法的文本聚类算法

－5009－0引言俗话说“物以类聚，人以群分”，人们在不知不觉中进行着聚类活动，它是人们认识和探索事物之间内在联系的有效手段。

聚类在数据挖掘中有着重要的地位，它既可以用作独立的数据挖掘工具，来发现数据库中数据分布的一些深入信息，也可以作为其它数据挖掘算法的预处理步骤。

因此，聚类算法的研究具有很重要的现实意义。

蚁群算法不依赖于具体问题，具有全局优化能力，因此受到了广大学者的注意。

此后蚁群算法不断被改进并应用于不同领域。

在聚类分析方面，Deneubourg等人受蚂蚁堆积尸体和分类它们的幼体启发，最早将蚁群算法用于聚类分析，从此开始了蚁群聚类算法的研究。

本文详细地讨论了现有的蚁群聚类算法的基本原理与性能，在归纳总结的基础上提出需要完善的地方，以推动蚁群聚类算法的进一步研究及在更广阔的领域内得到应用。

1聚类概念及数学模型聚类就是把一组个体按照相似性归为若干类或簇，使得属于同一类或簇的个体之间的差别尽可能的小，而不同类或簇的个体间的差别尽可能大。

聚类质量是用对象的相异度来评估，而不同类型变量的相异度的计算方法是不同的，常用的度量方法是区间标度变量中的欧几里得距离。

聚类的数学描述：设样本集={,=1,2,…,}，其中为维模式向量，其聚类问题就是找到一个划分={1,2,…,}，满足==1，≠，=，,=1,2,…,，≠，且使得总的类内离散度和==1,最小，其中为的聚类中心，=1,2,…,；,为样本到其聚类中心的距离，即,=‖‖。

聚类目标函数为各样本到对应聚类中心的距离总和，聚类中心=1，||为的样本数目。

2蚁群聚类算法分类及应用由于现实的蚁群运动过程接近于实际的聚类问题，所以近年来涌现出大量的蚁群聚类算法。

这些算法不仅思想、原理不同，而且算法的特性也根据解决问题的不同而不同，如初始参数及待聚类数据的要求、聚类形状等。

根据改进方式的不同，蚁群聚类算法可分3类：①基于蚂收稿日期：2007-10-17 E-mail：05lihua@作者简介：裴振奎(1962－)，男，山东东营人，博士研究生，副教授，硕士生导师，研究方向为机器学习与计算智能；李华(1977－)，女，山东滨州人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、自然计算；宋建伟(1982－)，女，河北廊坊人，硕士研究生，研究方向为网络安全、计算智能；韩锦峰(1981－)，女，山西大同人，硕士研究生，研究方向为计算智能、数据库系统理论。

一种新的基于蚁群原理的聚类算法孙多!"#陈志敏!#沈洁$%扬州大学!&信息工程学院’$&信息中心#江苏扬州(()**+,摘要-为了改善聚类分析的质量#提出一种与蚁群原理相结合的聚类方法&首先对传统的聚类算法./01!23进行改进#克服传统的./01!23算法必须事先确定分类的个数.和选择聚类点的缺陷#然后将蚁群算法的转移概率引入./01!23算法#对上述聚类结果进行二次优化&实验结果表明#改进的./01!23与蚁群算法相结合的聚类方法比单一聚类算法更有效&关键词-聚类’蚁群算法’./01!23算法中图分类号-45677876文献标识码-9文章编号-7**:;(<=%(**;,*(**):*<蚁群算法是近年来首先由意大利学者>?@A B ?等人提出的模拟进化算法#它是一种新型的优化方法#具有全局优化能力&由于传统的聚类算法在解决实际大规模问题时容易陷入局部最优解#所以许多研究者尝试将全局性收敛较好的蚁群算法引入聚类分析&最早在这一领域开展工作的是>C D C E F ?E @B 等人G 7H #他们提出蚁巢分类模型#并应用在机器人控制及数据分析中&后来I E JC @和K 9A C 49G (H将基于蚁巢分类模型的聚类算法应用于银行客户数据分析#进行贷款风险评测&目前用于聚类分析的蚁群算法主要分为两类-一是灵感源于蚂蚁觅食的蚁群路由选择算法G 6/<H ’二是灵感源于蚂蚁堆积尸体和幼体的I K 算法G (H <+及其改进G )H&在研究过程中#人们发现这些算法存在聚类速度慢L容易陷入局部最优解等不足&因此#本文在此基础上#提出一种新的结合蚁群算法的聚类新方法&M 基于蚁群原理的聚类模型的思想及算法描述M 8M 基本的蚁群算法蚂蚁觅食时#从蚁巢到食物源有很多条道路#开始时不同的蚂蚁会选择不同的路径#而到了最后#几乎所有的蚂蚁都会找到同一条最短的路线&究其原因#是由于蚂蚁寻找最短路径的过程是一个交互式的过程#所有的蚂蚁都会在它们经过的路上留下一定量的信息素’还有一点就是蚂蚁能够感知这种信息素的存在及其数量#并且选择信息素最多的那条路径&因此#这些信息素既会随着通过该条路径的蚂蚁数量的变化而变化#也会随着时间的流逝而按照一定的函数关系消逝&由于最短路径上通过的蚂蚁数量较多#所以其上信息素的积累速度也比其他路径快&因此#蚁群之间通过信息素不断地交流反馈信息#最终找到一条从蚁巢到食物源的最短路径&这就是蚁群算法的基本原理&借鉴这一原理#将数据视为具有不同属性的蚂蚁#聚类中心视为蚂蚁所要寻找的N 食物源O #数据聚类过程就可看作是蚂蚁寻找食物源的过程G (H <+&聚类问题的蚁群算法思路如下G P H-模式样本分配给第Q 个聚类中心R Q%Q S7#(#T#.,#蚂蚁就在模式样本U 到聚类中心R Q 的路径上留下信息素V U Q #求出第U 个蚂蚁选择聚类中心R Q 的概率&算法如下-收稿日期-(**:77*;基金项目-国家自然科学基金资助项目%P *P :6*P *,"联系人#C /0!W X -3Y 2Z Y [\]^Y &1Z Y &_2第77卷第(期扬州大学学报%自然科学版,‘[X &77D [&((**;年)月a [Yb 2!X [cd !2e ^f [YE 2Wg 1b 3Wh ]%D !h Y b !Xi _W 12_1C Z W h W [2,J!](**;!"#$%&#为循环变量’给出#最大值"’对信息素(#)赋予相同值’给出蚂蚁数和一个分配方案*+"对每只蚂蚁按转移概率选择下一个位置*,"计算聚类中心’求出每只蚂蚁到聚类中心的距离’更新信息素强度*-"记录当前最大解’#$#.!’若#大于规定循环次数’输出最优解’否则转+"/由实验可知’0123456算法收敛速度比蚁群算法快’但是其结果与初始聚类中心有关/而蚁群算法较精确’但速度比较慢/因此’要想得到较快且好的聚类结果’须将二者结合’并对其进行改进/789改进的:;<=>?@算法0123456算法是传统的聚类算法’它的不足之处是事先需要确定分类的个数0和选择聚类点’而这两个初始值的选择对聚类结果的影响较大/选择初始聚点一般有经验选择A 随机选择A 最小最大原则等方法’其中传统的最小最大原则主要依据待聚类对象的相似情况选择初始聚点’从而克服随机选择的盲目性’对经验知识的依赖也较小/本文对基于最小最大原则的方法进一步改进/研究表明’聚类的个数一般小于样本个数的平方根’如果样本数目为B ’则可以取聚类数目C $B !D +的整数部分/具体算法描述如下E输入E B 个待聚类的样本/输出E 聚点集合F 和0值/!"初始化C ’C $B !D +的整数部分*+"0$!*,"获取样本相似度矩阵’矩阵中保存任意两个聚点集合间的相似度’相似度采用修正的余弦相似性公式计算*-"选择其中相似度最小&距离最大"的两个样本作为初始聚点*G "0$0.!*24H $%*I "J K 0L C ’M N 353H O M *P "3Q 63R $0123456&S’0’R "D T 进行聚类操作得到0个中心*U "V W X Y $0.!M W B D T 对于每个其余的点*Z "[$%*!%"V W X )$!M W 0DT 对于每个已经选出的聚点*4"到相似度矩阵中检索聚类样本Y 和聚类样本)之间的相似度6O 2&Y ’)"D T 要考察每个其余的点与已经选出的所有聚点之间的相似度*[$[.6O 2&Y ’)"\"J K [L 24H 24H$[53]^35M 3X $Y D T Y 为新的聚类中心35_O K 35_K W X 35_K W X!!"F $R ‘53]^35M 3X*!+"a W M W G"算法结束/这种算法与经典0123456算法的区别在于可以自动获取0值’克服了传统的0123456算法要求用户必须事先给出0&要生成的聚类数目"值以及对于设定的不同0值而导致不同聚类结果的缺点/78b 基于蚁群原理的聚类算法结合蚁群转移概率’将蚂蚁从#到食物源)的转移概率c #)引入0123456算法中’根据概率决定数U G 扬州大学学报&自然科学版"第!!卷据的归属!在下一次的循环中"更新聚类中心#$%&’()*算法是以距离为判断标准进行聚类"而基于转移概率的算法是以蚁群转移概率为标准进行聚类"因此该方法具有比蚁群算法更为精确的优势#假设数据对象都随机地分布在二维的与数据集成比例伸缩的网格空间内+,-"蚂蚁在上面移动"它们之间不能直接相互作用或通信"而且不允许具有任何记忆能力"从一个位置向下一个位置的空间转换仅仅依靠环境中信息素的分布"个体对空间的认识严格限制在局部信息素的浓度#个体蚂蚁的状态可以用它所处的位置.和方向/表示"它能充分地描述从位置0."/1到下一位置0.2"/21的转移概率#其概率公式为+3-45678095180:51;568096180:61"80917<=9>?:9@#概率函数是位置5的信息素浓度的响应函数80951与权值因数80:51的函数"其中80:51表示方向:5上的改变量#蚂蚁可以先从3个方向中选定一个方向"这些方向相差A B C "其中80D C 17<"80EA B C 17<F G "80E H D C 17<F A "80E <I B C 17<F <G "80E <3D C 17<F G D #参数@决定响应函数80951"控制随机程度"根据此参数"蚂蚁沿着信息素梯度方向移动#另一方面"<F :表示蚂蚁对信息素的感觉程度#在步长时间内"每个蚂蚁在网格上留下一定量的信息素J "信息素的衰减率为$#参数@和<F :的结合是形成信息素痕迹的主要原因#由上所述"基于蚁群原理的聚类算法可描述如下K<1用上述改进的$%&’()*算法对初始数据进行聚类处理!G 1由<1得到聚类结果和聚类个数$"求出聚类中心"并以此作为下一步的初始值!I 1将转移概率引入$%&’()*算法"即将原来的距离公式换为转移概率"根据概率决定数据的归属0同一类中456L 4D "4D 为一设定初值1"再次聚类!A 1输出最终聚类结果#M 实验结果与分析表N 三种算法对蝶形数据的测试结果比较O P Q #N R S T U V P W U S X P Y Y Z [T \W S X ]^U _S \W P ‘‘S V \[T a U SQ b U U ^V X Y [^\W U P U [W U [‘W算法平均值最好解最差解最好解的次数正确率0c1运行时间Fd 传统$%&’()*算法I B e H D G I G ,e G I A B 3B e <G G G A 33B <#D 基本蚁群算法G ,e <I G A G f e D G G I A <e I A B f A D H D D e 3本文设计方法G f e D G I A G f e 33H G G f e D D <GA BH fD e ,表M 三种算法对g V [W植物样本数据的测试结果比较O P Q #M R S T U V P W U S X P Y Y Z [T \W S X ]^U _S \W P ‘‘S V \[T a U Sg V [W W U P U [W U [‘W算法平均值最好解最差解最好解的次数正确率0c1运行时间Fd 传统$%&’()*算法3H e <I A f ,3e <I H D A B f e G 3H D G I A D G #D 基本蚁群算法3B e G I f ,,3e A f H D G <D e G A B f G B A B <e 3本文设计方法3D e <B f 3,3e A I B G <f 3e I A f 3I Bf 3<e ,数据对象选择的是蝶形数据和著名的h i j *植物样本+H -#蝶形数据包含<A 个样本"初始聚类中心取任意G 个"h i j *包含<B D 个样本"初始聚类中心取任意I 个#各种算法运行B D 次#测试结果如表<"G 所示#从表<"G 可以看出"随着样本数目和样本维数增加"传统$%&’()*算法聚类方法效果明显下降#蚁群算法考虑到附近解的k 信息素l "好的解附近的k 信息素l 较多"它被选取的概率就大"蚁群算法的迭代次数一般比较少"其相对比较有效#本文设计的聚类方法由于结合了两者"故迭代次数相对较少"正确率也相应较高#聚类是一个较复杂的问题"特别当模式样本和分类数很大时#实验证明"将$%&’()*算法与蚁群算法相结合解决多聚类问题确实有效#下一步"笔者将对聚类算法和信息素轨迹的构建m 蚂蚁运动状态等其他方面的结合作进一步的研究#HB 第G 期孙多等K 一种新的基于蚁群原理的聚类算法参考文献!"#$%&’&()*(+,-./,*000/1+2’30’456789:;<=>?@A >@B B 7>C =D 7?@E C =:F !E @G @C B =H 7;:C ?;:8;:C I B =H 7E @G @C ?"J $K K L&M &+-2/NO .0*’&%004P E @>778=:F ?@A C 671=E ?C O :C 7E :;C =@:;B J @:A 7E 7:>7@:0=<Q B ;C =@:@A28;R C =D 7)76;D =@E !1E @<2:=<;B ?C @2:=<;C ?4J ;<G E =8F 7!LO 5P E 7??/#S S #!T U V I T V U 4"W $.(L&+&/12O &52)4%=D 7E ?=C 9;:8;8;R C ;C =@:=:R @R Q B ;C =@:?@A>B Q ?C 7E =:F ;:C ?"J $K K 12O &52)4P E @>778=:F ?@A C 6756=E 8O :C 7E :;C =@:;B J @:A 7E 7:>7@:0=<Q B ;C =@:@A 28;R C =D 7)76;D =@E !1E @<2:=<;B ?C @2:=<;C ?4J ;<G E =8F 7!LO 5P E 7??/#S S X !X S I U Y 4"T $杨欣斌/孙京诰/黄道4一种进化聚类学习新方法"-$4计算机工程与应用/W Z Z T /T S [#U \!V Z I V W 4"X $许田/张培培/何阅/等4蚂蚁觅食模型及其行为"-$4扬州大学学报!自然科学版/W Z Z T /V [T \!#Y I W #4"U $杨燕/靳蕃/32L&.L 4一种基于蚁群算法的聚类组合方法"-$4铁道学报/W Z Z X /W V[X \!V X I V S 4"V $高尚/汤可宗/杨静宇4一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法"-$4微电子学与计算机/W Z Z V /W T [#W \!T Y I X Z /X T 4"]$P 2+2,L 3/.2N+&’J &^*41Q __9;:C ?;?;>B Q ?C 7E =:F>@:I >7R C "J $K K ’21O P 04W W :8O :C 7E :;C =@:;BJ @:A 7E 7:>7@A C 67’@E C 62<7E =>;:1Q __9O :A @E <;C =@:P E @>7??=:F 0@>=7C 94’7‘M @E H !LO 5P E 7??/W Z Z Z !W W ]I W T W 4"Y $张建华/赵东东/江贺/等4一种基于信息素的蚁群聚类算法"-$4计算机工程与应用/W Z Z V /X W [W Z \!#U ]I #U S /#V T 4"S $谢维信4工程模糊数学方法"L $4西安!西安电子科技大学出版社/#S S #!#X W I #V Z 4ab c de f g h i c j k b l m f l n j k i o p q m h c rn bm b i e n f n b s m f l n j k i o p0(’%Q @;t /J ^&’u 6=I <=:;/0^&’-=7G[;40>6@A O :A &:F =:v G 4O :A J 7:C /M ;:F _6@Q(:=D /M ;:F _6@Q W W U Z Z S /J 6=:;\a q h i j m e i !5@=<R E @D 7C 67w Q ;B =C 9@A >B Q ?C 7E =:F;:;B 9?=?/C 67R ;R 7E R E @R @?7?;:7‘>B Q ?C 7E =:F;B F @E =C 6<G ;?78@:;:C >@B @:9;B F @E =C 6<4O C =<R E @D 7?C 67C E ;8=C =@:;B x I <7;:?;B F @E =C 6</@D 7E >@<7C 6787A =>=7:>9C 6;C C 67C E ;8=C =@:;B x I <7;:?;B F @E =C 6<<Q ?C G 7?Q E 7@A C 67H =:8?;:8<Q ?C ?7B 7>C C 67>B Q 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kmeans聚类蚁群算法（原创版）目录一、引言二、K-means 聚类算法概述1.基本原理2.算法流程三、蚁群算法概述1.基本原理2.算法流程四、K-means 聚类算法与蚁群算法的结合1.结合方式2.优势与不足五、应用实例与结果分析六、结论正文一、引言在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法是一种重要的方法，它可以将大量的数据进行分类和整理，从而方便后续的分析和处理。

本文将介绍一种常见的聚类算法——K-means 聚类算法，以及一种优化算法——蚁群算法，并探讨它们在实际应用中的结合与应用。

二、K-means 聚类算法概述1.基本原理K-means 聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它的目标是将数据分为 K 个簇（cluster），使得每个数据点与其所属簇的中心点（均值）之间的距离最小。

2.算法流程K-means 聚类算法的流程如下：(1) 随机选择 K 个数据点作为初始中心点。

(2) 将剩余的数据点分别归入距离最近的中心点所在的簇。

(3) 更新每个簇的中心点，即计算簇内所有数据点的均值。

(4) 重复步骤 (2) 和 (3)，直到中心点不再发生变化，或者达到预设的最大迭代次数。

三、蚁群算法概述1.基本原理蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息素更新和路径选择，来解决最优化问题。

2.算法流程蚁群算法的基本流程如下：(1) 初始化信息素和路径。

(2) 蚂蚁随机选择一条路径，并根据路径上的信息素浓度更新信息素。

(3) 蚂蚁根据信息素浓度选择新的路径。

(4) 重复步骤 (2) 和 (3)，直到达到预设的最大迭代次数。

四、K-means 聚类算法与蚁群算法的结合1.结合方式K-means 聚类算法与蚁群算法的结合，主要是将蚁群算法应用于K-means 聚类算法的初始中心点选择和簇划分过程。

具体来说，可以将蚁群算法视为一种启发式方法，用于在初始阶段为 K-means 聚类算法提供较好的中心点候选集，从而提高聚类的准确性和效率。

《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息学等多个领域。

然而，传统的聚类算法在处理大规模、高维度的数据时，往往存在计算复杂度高、聚类效果不佳等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，通过融合遗传算法和蚁群算法的优点，提高聚类的准确性和效率。

二、相关技术背景1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，实现对问题空间的搜索和优化。

2. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程中信息素传递的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递和协作行为，实现对问题的求解。

3. 聚类算法：聚类算法是一种无监督学习方法，将数据划分为若干个簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。

三、基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法1. 算法思想本算法融合了遗传算法和蚁群算法的优点，通过遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的局部优化能力，实现对聚类问题的求解。

具体思想如下：（1）初始化：随机生成一定数量的聚类中心，作为初始解集。

（2）编码与解码：将聚类中心编码为染色体，通过遗传操作生成新的染色体，解码得到新的聚类中心。

（3）适应度评价：根据聚类效果评价函数，计算每个染色体的适应度。

（4）选择、交叉、变异：根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。

（5）蚁群局部优化：在遗传算法的基础上，利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，提高聚类的准确性。

2. 具体实现步骤（1）初始化聚类中心，形成初始解集。

（2）将聚类中心编码为染色体，进行遗传操作，生成新的染色体。

（3）解码得到新的聚类中心，计算每个染色体的适应度。

（4）根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。

（5）利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，得到最终的聚类结果。

基于蚁群算法的聚类分析方法的研究及应用的开题报告一、研究背景随着现代科技的不断发展，数据量的不断增加，数据分析成为了当前热门的研究方向之一。

其中，聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中的一种重要方法，可以将数据集中的样本划分成若干个不同的类别，并且在同一类别中的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本存在显著差异。

聚类分析方法在市场细分、医学诊断、生物信息学等领域中具有重要应用。

蚁群算法作为一种新兴的优化算法，在优化问题的求解方面具有良好的性能。

蚁群算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过信息交流和趋同行为来寻找问题的最优解。

蚁群算法已经成功地应用于TSP问题、图着色问题、网络路由等领域。

将蚁群算法应用于聚类分析中，将样本等同于蚂蚁，样本之间的相似度等同于蚂蚁之间通过信息素交流所建立的连接关系，利用蚁群算法进行信息素的更新和蚂蚁的移动从而得到聚类结果。

相比于传统的聚类算法，蚁群算法具有更好的鲁棒性、稳定性和有效性，能够处理具有复杂特征的高维数据集。

二、研究目的本文旨在研究基于蚁群算法的聚类分析方法，并将其应用于实际数据集。

具体研究目的如下：1. 综述聚类分析和蚁群算法的相关理论和算法2. 设计基于蚁群算法的聚类分析模型，并验证模型的正确性和有效性3. 对比不同聚类算法在不同数据集下的实验结果，展示蚁群算法的优越性4. 在真实数据集中应用蚁群算法进行聚类分析，并探讨实际应用中的优化措施和注意事项三、研究内容为实现上述研究目的，本文将分以下几个方面进行研究：1. 聚类分析理论概述：对聚类分析的基础理论和算法进行综述，如K-means、层次聚类等2. 蚁群算法理论概述：对蚁群算法的基础理论和算法进行综述，如蚁群优化算法和蚁群聚类算法3. 基于蚁群算法的聚类分析模型设计：设计基于蚁群算法的聚类分析模型，并结合实际数据集验证模型正确性和有效性4. 蚁群算法在聚类分析中的应用：将蚁群算法应用于不同数据集的聚类分析中，并与其他聚类算法进行比较5. 蚁群算法聚类分析的优化措施：探讨蚁群算法在聚类分析中的优化措施，如参数调节、蚁群规模选择等四、研究意义本文的研究结合了蚁群算法和聚类分析两个领域的优势，提出基于蚁群算法的聚类分析模型，并将其应用于实际数据集，探索了蚁群算法在聚类分析中的优越性和实际应用中的注意事项。

《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析和处理中扮演着越来越重要的角色。

遗传算法和蚁群算法作为两种经典的优化算法，各自在聚类问题中表现出良好的性能。

然而，传统的聚类算法往往在处理复杂数据时存在局限性。

因此，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，旨在提高聚类的准确性和效率。

二、相关研究概述遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有较强的全局搜索能力。

蚁群算法则是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，具有较强的局部搜索能力和自适应性。

这两种算法在聚类问题中均有所应用，但各自存在局限性。

遗传-蚁群融合算法则是将这两种算法的优势结合起来，以提高聚类的效果。

三、遗传-蚁群融合算法的聚类算法设计1. 算法框架本文提出的基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法主要包括三个步骤：初始化、遗传操作和蚁群操作。

在初始化阶段，算法随机生成初始聚类中心；在遗传操作阶段，通过遗传算法优化聚类中心；在蚁群操作阶段，利用蚁群算法优化聚类结果。

2. 遗传操作遗传操作包括选择、交叉和变异三个步骤。

在选择阶段，根据适应度函数选择优秀的个体；在交叉阶段，对选中的个体进行交叉操作，生成新的个体；在变异阶段，对个体进行随机变异，增加种群的多样性。

通过遗传操作，算法可以全局地搜索最优的聚类中心。

3. 蚁群操作蚁群操作主要利用蚁群算法的局部搜索能力和自适应性。

在蚁群操作阶段，每个蚂蚁根据当前的信息素和启发式信息选择下一个聚类中心，并通过信息素的更新机制逐步优化聚类结果。

蚁群操作可以在局部范围内搜索更优的聚类结果。

四、实验与分析为了验证本文提出的基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验结果表明，该算法在处理复杂数据时具有较高的准确性和效率。

与传统的聚类算法相比，该算法在聚类效果和稳定性方面均有所提高。

此外，我们还对算法的参数进行了敏感性分析，以确定最佳参数组合。

蚁群算法聚类分析摘要：蚁群算法是今年来才提出的一种基于种群寻优的启发式搜索算法，由意大利学者M.Dorigo等于1991年首先提出。

该算法受到自然界中真实蚁群集体行为的启发，利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间的最短路径的集体寻优特征，来解决一些离散系统中优化的困难问题。

本文就蚁群算法的基本原理、模型特征、聚类分析展开论述。

关键字：蚁群算法原理模型聚类分析引言蚁群算法是最近几年才提出的一种新型的模拟进化算法。

蚂蚁是大家司空见惯的一种昆虫，而他们的群体合作的精神令人钦佩。

他们的寻食、御敌、筑巢(蚂蚁的筑窝、蜜蜂建巢)之精巧令人惊叹。

蚂蚁是自然界中常见的一种生物，人们对蚂蚁的关注大都是因为“蚂蚁搬家，天要下雨”之类的民谚。

然而随着近代仿生学的发展，这种似乎微不足道的小东西越来越多地受到学者们的关注。

1991年M．DIorigo，V.MaIliezzo等人首先提出了蚁群算法 (Ant Colony Algorithms)，人们开始了对蚁群的研究：相对弱小，功能并不强大的个体是如何完成复杂的工作的(如寻找到食物的最佳路径并返回等)。

在此基础上一种很好的优化算法逐渐发展起来。

基本蚁群算法的机制原理模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入的，该算法基于如下基本假设：(1)蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。

每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应，也只对其周围的局部环境产生影响；(2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定。

因为蚂蚁是基因生物，蚂蚁的行为实际上是其基因的适应性表现，即蚂蚁是反应型适应性主体；(3)在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择；在群体水平上，单只蚂蚁的行为是随机的，但蚁群可通过自组织过程形成高度有序的群体行为；由上述假设和分析可见，基本蚁群算法的寻优机制包含两个基本阶段：适应阶段和协作阶段。

在适应阶段，各候选解根据积累的信息不断调整自身结构，路径上经过的蚂蚁越多，信息量越大，则该路径越容易被选择；时间越长，信息量会越小；在协作阶段，候选解之间通过信息交流，以期望产生性能更好的解，类似于学习自动机的学习机制。

基于蚁群智能算法的研究文本分类随着互联网信息的爆炸式增长，如何有效地管理和利用这些海量数据成为一个急需解决的问题。

文本分类是其中一个重要的任务，它可以自动地将文本划分到不同的类别中，从而方便人们针对不同的问题进行有效的搜索和处理。

在传统的文本分类方法中，通常采用人工选择特征和建立分类模型的方式。

然而，这种方法存在多种问题，例如特征的选择和分类模型的建立都需要较高的领域专业知识和技能，难以适应不同领域的分类任务等。

为了解决这些问题，研究人员开始尝试将人工智能算法引入文本分类领域，其中蚁群智能算法成为了研究的热点之一。

蚁群智能算法是一种模拟蚂蚁群体行为的启发式算法，它可以实现基于局部信息和群体协作的全局优化。

在基于蚁群智能算法的文本分类中，通常采用以下的步骤：首先，利用词频-逆文档频率（TF-IDF）方法对原始文档进行特征提取，得到一个高维的特征向量；然后，将特征向量作为蚂蚁在一个虚拟的搜索空间中的位置，并模拟蚂蚁在不同位置之间的移动和信息交换；最后，根据蚂蚁群体的行为，利用聚类或决策树等方法将文本划分到不同的类别中。

相对于传统的文本分类方法，基于蚁群智能算法的方法具有以下的优点：一是充分利用了文本特征的局部信息，并且可以实现高效的特征选择和维度约简，从而提高了分类的准确性和速度。

二是充分利用了多个算法实例之间的协作信息，并且可以在较短的时间内得到最优解。

三是对于不同的领域，可以通过简单的参数调整和蚁群规则设计来适应不同的分类任务。

然而，基于蚁群智能算法的文本分类方法也存在一些挑战和未解决问题，例如如何设计合理的蚁群规则、如何处理文本中的噪声和不确定性、如何处理大规模文本数据等。

因此，未来的研究需要进一步探索这些问题，并提出更加完整和实用的算法模型。

总之，基于蚁群智能算法的文本分类是一种新的研究方向，它可以有效地利用文本特征和全局信息，提高分类的准确性和速度。

虽然还存在一些挑战和问题，但是基于蚁群智能算法的文本分类有着广阔的应用前景，值得进一步深入研究。

基于蚁群算法的文本聚类算法的参数优化
姚兴仁;赵刚
【期刊名称】《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2016(031)003
【摘要】针对蚁群文本聚类算法最优参数选取这一问题,根据蚁群聚类算法原理,分析扩展蚁群聚类算法的各个参数,通过理论分析和仿真实验选取对文本聚类效果影响较大的若干参数;重点分析聚类过程中算法参数的变化对文本聚类效果的影响,得出每个参数的变化对聚类效果的影响规律,并以这种规律为依据得出蚁群文本聚类算法参数优化方法,最终达到优化蚁群文本聚类算法参数的目的.
【总页数】5页(P50-54)
【作者】姚兴仁;赵刚
【作者单位】北京信息科技大学信息管理学院,北京100192;北京信息科技大学信息管理学院,北京100192
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究 [J], 辛柯俊;秦中元
2.基于蚁群算法的文本聚类算法 [J], 马世霞;刘丹;贾世杰
3.基于相似性算法与蚁群算法的聚类算法 [J], 朱俚治
4.基于蚁群算法改进聚类算法的RBF-NN在PID控制中的应用 [J], 汪科
5.基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法 [J], 叶小莺; 万梅; 唐蓉; 谢云; 陈桂宏; 李强
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基于蚁群算法的文本聚类算法马世霞;刘丹;贾世杰【摘要】针对目前文本检索后的相关反馈信息较少用于文本聚类中的问题,根据蚂蚁觅食聚类算法的思想,将文本检索后的相关反馈信息应用到文本聚类过程中,提出一种基于蚁群算法的文本聚类算法.分析簇的结构及其生成过程,论述聚类中簇合并的规则及算法.实验结果表明,该算法具有良好的聚类效果,能有效提高查询的文本召回率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)008【总页数】3页(P206-207,210)【关键词】文本聚类;蚁群算法;簇;相似度【作者】马世霞;刘丹;贾世杰【作者单位】河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,新乡,453002;河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,新乡,453002;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明,650051【正文语种】中文【中图分类】TP3931 概述数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的有价值的知识、模型或规则的过程。

聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支。

聚类就是将数据集合中的元素分组成为若干个类或簇，同一个簇中的元素之间具有较高的相似度，不同簇中的元素相似度较低[1]。

聚类能根据数据间的相似度自动地进行分类，文本聚类不仅可以作为对文本信息挖掘的手段，也可以作为文本检索的预处理。

随着万维网以及各种文本资源的不断增长，文本聚类也得到越来越多的重视[2-3]。

文本聚类算法主要有划分聚类、层次聚类、基于密度聚类和基于网格聚类[4-5]。

20世纪90年代，Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A等人通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出一种新型的模拟进化算法——蚁群算法[6]。

Lumer等人修改了 Deneubour于1991年提出的基于蚂蚁的聚类`算法，并将之应用于数字数据分析、数据挖掘、图像分割和文本挖掘中[7]。

目前文本聚类大多通过计算文本之间相似度，文本检索后用户的相关反馈信息只是用来评价聚类效果，很少将相关反馈信息参与到文本聚类中。

基于最优适值保留的蚁群文本聚类算法
刘晓勇
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2010(32)5
【摘要】蚁群聚类最早是由Deneubourg提出的一种仿生聚类方法,在聚类分析中得到广泛应用.本文在该算法的基础上提出一种基于精英适值保留的蚁群聚类算法,在一般蚁群聚类算法中引入精英保留机制,在每次算法的迭代中保留一定数量的优良解进入到下一次的循环中,以期提高算法的性能.为了验证算法的有效性,本文选择了两个数据集:数值数据集(iris)和一个文本数据集,用两个外部评价指标进行评判.实验结果表明,新算法的性能能够得到有效提高.
【总页数】3页(P79-81)
【作者】刘晓勇
【作者单位】中国科学院文献情报中心,北京,100190;广东技术师范学院计算机科学学院,广东,广州,510665;中国科学院研究生院,北京,100049
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于蚁群算法的文本聚类算法的参数优化 [J], 姚兴仁;赵刚
2.基于蚁群算法的文本聚类算法 [J], 马世霞;刘丹;贾世杰
3.基于“智能信息中心”的蚁群文本聚类算法改进 [J], 姚兴仁;赵刚;吴惟希;
4.基于“智能信息中心”的蚁群文本聚类算法改进 [J], 姚兴仁;赵刚;吴惟希
5.基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法 [J], 孟岩;刘希玉;李镇
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基于蚁群智能算法的研究文本分类李波【摘要】随着信息技术的不断发展，信息量也在呈现爆炸式的增长，对于海量、动态的文本信息，对其展开自动分类有着极为重要的现实意义。

模式识别技术的进步对文本分类有着促进作用。

文本分类由于具有样本众多、样本类别数目不均、噪音多、类目多等特点，导致各模式识别运用于文本分类中均有着缺点。

本文尝试把蚁群智能算法运用到文本分类中，构建以蚁群智能算法为基础的文本分类模式。

【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2016(000)009【总页数】1页(P126-126)【关键词】群集智能;蚁群智能算法;文本分类【作者】李波【作者单位】长春工程学院计算机基础教学中心吉林长春 130000【正文语种】中文【中图分类】TP391.11.1 分类流程基于蚁群智能算法文本分类模型大致上分为训练与测试两部分。

训练部分分为三个阶段，规则构造、适应的计算、规则覆盖训练数据。

利用训练过程获取分类规则，测试过程利用这些分类规则将文本集加以分类［1］。

利用分类规则将文本加以分类的方法非常简便，基于蚁群智能算法的训练过程是其中较为重要的组成，其位代码为：初始化的规则集RS是空；训练集含有M类；令TS是训练文本向量集，当训练文本向量集中第i个文本向量数大于阈值，运行ACORuleConstructer（）函数，更新规则集CTR是发现规则所覆盖的文本向量1.2 规则构造伪代码中涉及的构造函数ACORuleConstructer（）具体运算流程。

需要进行如下操作。

第一步，初始化蚁群。

将m只蚂蚁进行随机分布与第一个属性上的某节点。

第二步，初始化信息素。

所有路径包含的节点所含有的信息素设置为相同的浓度。

其中：τij为条件所具termij有的信息素浓度；α是数据库中不含类别属性的所有属性的总数；bi是属性i全部可能被取的数据。

第三步，蚁群移动。

根据如下公式对下一节点进行选择。

对于每一个属性而言，它所具有的节点termij被选取的概率是Pij（t）。