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2013年 1月 中 国 管 理 信 息 化 Jan．，2013
第 16卷第2期 ChinaManagementInformationization Vo1．16．No．2
一 种群体智能聚类算法研究
王宏智 ，一，高学东 ，赵 杨
(1．北京科技大学，北京 100086；2．青岛远洋船员学院，山东 青岛 266071)
[摘 要】本文提 出了一种基于果蝇算法(FOA)的群体智能聚类算法，该算法利用FOA算法的超强的全局搜 索解空间的
能力找到最优解 解决了K—means算法易于陷入局部寻优的缺点，通过仿真实验的对比，验证了该算法在有效性上要好于
K—means算法。增强了全局的收敛能力。
[关键词]群体智能：果蝇算法：聚类
doi：10．3969／i．issn．1673—0194．2013．0 035
[中图分类号]n)391 [文献标识码]A [文章编号]1673—0194(2013)02_O074—02
O 引 言 同伴聚集的位置 ，并且往该方 向飞去。
聚类是人类一项最基本的认识活动 。通过适当聚类 ，事物才 ’果蝇算法步骤描述为 ：
便于研究．事物的内部规律才可能为人类所掌握 。所谓聚类就是 Step1 初始化果蝇群体 ．即随机设置果蝇群体位置 。
按照事物的某些属性．把事物聚集成类．使类间的相似性尽可能 InitX axis
_
小．类内相似性尽可能大。聚类是分析数据并从中发现有用信息 InitY axis
_
的一种有效手段 。所谓 “物以类聚．人 以群分”，在 自然科学和社 Step2 附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向与距离
会科学中．存在着大量的聚类分析问题。对聚类的研究最早开始 Xi=X_ axis+RandomValue (1)
于 20世纪60年代早期 ．近些年来随着对数据挖掘研究的不断 Yi_Y axis+RandomValue (2)
_
深入 ，聚类分析的价值得到越来越重要的显现 ．在数据挖掘 、图 Step3 估算食物与原点之距离 (Dist)，再计算味道浓度判定
像分割、模式识别、特征提取等诸多领域得到了广泛应用…。 值 (S)．此值为距离之倒数。
现
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