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基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究被引量：9: 2007年; 蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法(IHAC),将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为"记忆银行"的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。; 刘念涛刘希玉; 关键词：蚁群算法聚类蚁群聚类算法

基于蚁群算法的聚类分析方法的研究及应用: 由信息技术、网络技术的飞速发展所导致的“数据爆炸但知识贫乏”的现象日益严重，在这一环境下，数据挖掘应运而生并获得了快速发展，国内主流网站评比的未来十大热门技术中，数据挖掘技术占了一席之地。数据挖掘是一个多学科交叉的研究领...; 刘念涛; 关键词：数据挖掘聚类分析蚁群算法; 文献传递

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刘念涛