【摘 要】
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针对传统的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题,以及人工蜂群
【机 构】
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江西理工大学应用科学学院,江西理工大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41562019,No.41530640);江西省自然科学基金(No.20161BAB203093);江西省教育厅科技项目(No.GJJ151528,No.GJJ151531,No.GJJ161566);省社科规划项目(No.13YD020)
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针对传统的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题,以及人工蜂群优化算法(artificial bees colony,ABC)后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行了研究,提出一种基于自适应人工蜂群优化DBSCAN的聚类算法IABC-DBSCAN。首先,该算法将截断选择机制与锦标赛选择机制相结合,提出一种截断-锦标赛选择机制(truncation-championship selection mechanism, TCSM),以增强种群多样性、避免跟随蜂选择蜜源陷入局部最优的缺陷;其次,提出一种自适应步长策略(adaptive step strategy, ASS)动态调整跟随蜂的搜索方式,以提高算法局部搜索能力和聚类速度;最后,根据改进的IABC算法动态调节DBSCAN算法中的最优参数,将蜜源位置对应?邻域,蜜源的适应度大小对应DBSCAN的聚类效果,并在多种测试函数和数据集上进行验证。实验结果表明,本算法不仅有效克服ABC和DBSCAN算法的缺陷,且正确率和召回率均有较大提高。
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