基于菌群优化的近邻传播聚类算法研究

Computer Science(2022)

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摘要
为了提高近邻传播聚类算法的聚类性能,采用菌群算法进行近邻传播偏向参数优化求解.首先,根据待聚类样本建立相似矩阵,初始化偏向参数;然后采用菌群算法优化偏向参数,将偏向参数作为菌落进行训练,设置轮廓(Silhouette)指标值作为菌群算法的适应度函数;接着通过菌落位置更新优化后的偏向参数,进行近邻传播聚类运算,不断更新近邻传播聚类算法的决策和潜力阵;最后获得稳定的聚类结果.实验结果表明,合理设置菌群优化算法的参数,能够获得较好的聚类效果.在电商数据集和UCI数据集中,相比常用聚类算法,所提算法能够获得更高的Silhouette指标值和最短的欧氏距离,在聚类分析中的适用度较高.
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关键词
affinity propagation|clustering|bacterial flora optimization|bias parameter
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