摘要
在介绍了基于信息熵的蚁群聚类算法以及流形学习的方法的基础上,将基于动态切空间排列的流形学习方法与该蚁群聚类算法相结合,给出了一种聚类算法的新思路,并在城市规划布局问题中做了仿真实验,提高了算法的收敛速度。
An entropy-based ant colony algorithm and a manifold learning method were introduced. The manifold learning method based on dynamical tangent space alignment was combined with an ant colony algorithm, giving a new idea of a clustering algorithm. This algorithm can improve the speed of convergence.
出处
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第11期40-43,共4页
Journal of Shandong University(Natural Science)
基金
国家自然科学基金资助项目(6087305860743010)
山东省自然科学基金资助项目(Z2007G03)
关键词
数据挖掘
蚁群聚类算法
流形
流形学习
动态切空间排列
data mining
ant colony algorithm
manifold
manifold learning
dynamical tangent space alignment(DLTSA)