蚁群聚类算法及其源码

资 源 简 介

蚁群聚类算法及其源码

详 情 说 明

蚁群聚类算法是一种结合了蚁群优化（ACO）和聚类分析技术的智能算法，主要用于发现数据中的社团结构或自然分组模式。其核心思想借鉴了蚂蚁觅食时释放信息素的机制，通过模拟群体智能实现对复杂数据集的自主分类。

### 算法逻辑 蚂蚁行为模拟： 每只“蚂蚁”作为数据点代理，根据信息素浓度和启发式规则（如距离相似度）移动，逐渐将相似数据点聚集到同一区域。高频访问的路径或区域信息素增强，形成正反馈。

动态聚类过程： 蚂蚁在数据空间内反复遍历，通过局部交互（信息素更新）和全局优化（挥发机制）调整聚类中心。相似度高的数据点吸引更多蚂蚁停留，最终形成稳定的聚类边界。

社团结构发现： 特别适用于网络数据（如社交网络），通过节点间的连接强度模拟信息素分布，识别紧密连接的子群（社团），优于传统基于距离的聚类方法。

### 实现要点 参数设计：信息素挥发系数、蚂蚁数量、迭代次数需平衡探索与开发。 相似度度量：欧氏距离、余弦相似度或自定义指标，影响蚂蚁的转移概率。 终止条件：通常为聚类中心收敛或最大迭代次数。

该算法在非凸分布、重叠社团等场景表现优异，但计算复杂度较高，适合中小规模数据集。实际应用时可结合并行计算或降维技术优化效率。