计算机应用研究

作者：熊伟超,蒋瑜,

单位：成都信息工程大学软件工程学院,成都610200；

关键词：LF蚁群聚类,信息熵,属性权重,全局记忆,

针对LF蚁群聚类算法没有区分数据集属性重要度、算法效率低和聚类效果不稳定的问题，提出一种基于熵权的全局记忆LF算法（weighted global ant colony optimization，WGACO）。该算法首先通过熵权法计算各属性熵权，修改欧氏距离计算公式，以提升聚类精度；使用权重最大的属性值对数据对象进行初始化，增强聚类效果的稳定性；引入全局记忆矩阵减少蚂蚁的无效移动，提升算法效率；加入算法的收敛条件，提升算法实用性。选取UCI数据库中的7个真实数据集和3个人工生成的数据集进行数值实验，并与GMACO、SMACC、ILFACC三种改进LF的算法进行比较，实验结果表明，所提算法在精度、算法效率和稳定性上都有比较好的提升，在处理高维数据上也有较好的表现。最后，WGACO在商场会员用户细分上表现良好，体现了其实用价值。

来源：2023年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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