基本蚁群聚类算法

资 源 简 介

基本蚁群聚类算法

详 情 说 明

蚁群聚类算法是一种受自然界蚂蚁觅食行为启发的智能优化算法，通过模拟蚂蚁释放信息素和路径选择机制来解决聚类问题。传统聚类算法如K-means容易陷入局部最优，而蚁群算法通过群体智能的特性可以更好地处理这个问题。

算法核心机制包含三个关键环节：首先，每只人工蚂蚁会随机选择一个数据点作为起点。然后根据信息素浓度和启发式信息（通常使用数据相似度）选择下一个待聚类数据点，这种随机概率选择机制有效避免了过早收敛。最后当蚂蚁完成一个聚类路径后，会根据路径质量更新信息素，优质路径会得到增强。

针对传统算法不收敛的问题，改进策略主要包括：引入信息素挥发系数动态调整机制，在算法初期保持较高的探索能力，后期逐渐增强开发能力；采用精英策略保留最优解的信息素增量；设置最大迭代次数和聚类稳定性判断作为终止条件。

该算法特别适合处理非凸形状、密度不均的数据集，在图像分割、客户分群等领域有广泛应用。相比传统聚类算法，具有更强的全局搜索能力和鲁棒性，但计算复杂度较高是其主要局限。