基本蚁群算法及改进（用于聚类）（含Matlab码）

资 源 简 介

基本蚁群算法及改进（用于聚类）（含Matlab码）

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法，最初用于解决旅行商问题。当应用于聚类分析时，算法通过模拟蚂蚁释放信息素和路径选择的过程，将数据点自然地划分到不同类别中。

基本蚁群聚类算法的工作原理： 初始化阶段：每只蚂蚁随机选择一个数据点作为起点 路径构建：蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息选择下一个访问点 信息素更新：完成路径后根据路径质量更新信息素浓度 聚类形成：经过多次迭代后，高密度信息素区域自然形成聚类中心

改进方法通常集中在三个方面： 信息素更新策略优化：引入动态挥发系数或精英策略 启发式信息增强：结合数据点间的相似度度量 并行计算框架：加速大规模数据集聚类过程

在Matlab实现时，关键点在于设计合适的信息素矩阵和转移概率函数。改进后的算法通常能获得更稳定的聚类结果和更快的收敛速度，特别是在处理高维数据时表现更优。实际应用中需要注意参数调节，包括信息素挥发系数、蚂蚁数量等超参数的选择。