求解聚类问题改进人工鱼群算法

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1、第20卷第3期计算机技术与发展Vo1．20No．32010年3月C~)MPUTERTECHN0L0GYANDDEVELOPMENTMal-．2010求解聚类问题的改进人工鱼群算法王会颖，章义刚2(1．安徽财贸职业学院计算机系，安徽合肥230061；2．合肥学院，安徽合肥230022)摘要：聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用。聚类问题可以归结为一个优化问题。人工鱼群算法(A)是一种新提出的新型仿生优化算法。在分析AFSA存在不足的基础上，提出一种改进人工鱼群算法，并应用于求解聚类问题。算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点．通过改进个体鱼的行为，并引入均匀交叉算子

2、，将人工鱼群算法和遗传算法融合，显著提高了算法运行效率和求解质量。仿真实验取得了较好的结果。关键词：聚类；人工鱼群算法；交叉算子；优化中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1673—629X(2010)03—0084—04AnImprovedArtificialFish。’SwarmAlgorithmofSolvingClusteringAnalysisProblemWANGHui．ying，ZHANGYigang2(1．DepartmentofComputerScience，AnhuiFinance&TradeVocationalCollege，Hefei230061，Ch

3、ina；2．HefeiUniversity，Hefei230022，China)Abstract：Clusteringhasitsrootsinmanyareas。includingdatamining．statistics，andmachinelearningandcanber~ardedasanopti-mizationproblem．Artificialfishswarmalgorithm(AFSA)isanovelbio—inspiredoptimizingmethod．AfteranalyzingthedisadvantagesofAFSA．presentsanimprov

4、edartificialfishSWalTOoptimizationalgorittmaofsolvingclusteringanalysispmblem．Byimpm~ngtheartifi—cialfish’Sbehaviorsandcombiningartificialfish—swam3algorithmwithgeneticalgorithm．thealgorithmisassimpleforimplementasAFSA，butitgreatlyimprovestheabilityofseekingtheglobalexcellentresultandc0n、rergen

5、cepropertyandaccuracy．Thesimulationre-suitsshowthatthealgorithmisn-loreefficient．Ke，words：clustering；artificialfishSWalTIalgorithm；crossoveroperator；optimizationO引言异，通过无监督学习将样本按类似性分类，把相似性大模仿鱼类行为方式，文献[1，2]提出了人工鱼群算的样本归为一类，每个聚类中心起着相应类型代表的法(AFSA，ArtificMFish—SwamiAlgorithm)，是一种作用。基于动物自治体[，]的优化方法，是集

6、群智能思想[]的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的1聚类分析特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工聚类(Clustering)是数据挖掘领域最为常见的技术鱼个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值之一，用于发现在数据库中未知的对象类。这种对象突现出来，有着较快的收敛速度J。类划分的依据是“物以类聚”，即考察个体或数据对象数据聚茭是数据挖掘中的一个重要课题，在很多间的相似性，将满足相似性条件的个体或数据对象划领域有着广泛的应用，如模式识别、图像处理和数据压分在一组内，不满足相似性条件的个体或数据对象划缩、破产预测、交通管理、塞车状况预测等方面都有过分在不同的组。

7、通过聚类过程形成的每一个组称为一成功的应用等。聚类分析是按照不同对象之间的差个类(Cluster)L6J。聚类分析就是从数据中寻找数据间的相似性，并收稿日期：2009—07—09；修回日期：2009—10—09依此对数据进行分类，把数据划分到不同的类中，使各基金项目：安徽省自然科学基金项目(20()8Bo21)作者简介：王会颖(1969一)，女，安徽萧县人，硕士，讲师，研究方向类之问的离散度尽可能大，类内的离散度尽可能小。为智能软件、群体智能；章义刚，副教