蚁群聚类

资 源 简 介

蚁群聚类

详 情 说 明

蚁群聚类是一种受自然界蚁群觅食行为启发的数据分类算法。与传统的硬聚类方法不同，它采用概率化的方式处理数据归属问题，能够发现更自然的数据分布模式。

算法核心原理借鉴了蚂蚁释放信息素的机制。每个数据点被视为环境中的一个位置，聚类过程类似于蚂蚁在环境中寻找食物路径。数据点之间的相似性密度决定了"信息素"的强弱，高密度区域会吸引更多数据点加入。

分类概率函数是算法的关键组件，它决定了数据点被分配到某个簇的概率。这个概率通常基于两点：该数据点与簇中心的相似度，以及该簇当前的信息素浓度。相似性越高的区域，信息素积累越快，形成正反馈循环。

算法执行过程会经历信息素挥发和沉积的动态平衡。初始阶段所有路径信息素相同，随着迭代进行，高质量路径（高相似性密度区域）会保留更多信息素。最终数据点会根据累计概率稳定在特定簇中。

这种方法的优势在于能自动确定簇的数量，对噪声数据有较强鲁棒性，特别适合发现非凸形状的聚类。但需要注意参数设置对结果的影响，包括信息素挥发系数和相似性阈值等关键参数。