基于蟻群算法的聚類分析在學(xué)生成績(jī)中的研究.pdf

1、現(xiàn)在，各行各業(yè)都積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，那么如何利用這些數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)以后的生活和生產(chǎn)呢？數(shù)據(jù)挖掘正是我們所需要的技術(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘的各種算法，我們可以在對(duì)大量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理之后，從中挖掘出許多潛在的信息。
　　聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的一種方式，就是通過(guò)一些算法把數(shù)據(jù)樣本劃分成相似的類。根據(jù)相似性判斷規(guī)則判斷數(shù)據(jù)是否劃歸為一類，化為一類的數(shù)據(jù)比較相似，不在同一類中的數(shù)據(jù)差異性比較大。群體智能，這一詞來(lái)源于人們對(duì)自然界中鳥類、猴群、蟻群等低智能

2、動(dòng)物群體通過(guò)相互協(xié)作、相互影響表現(xiàn)出來(lái)的行為的智能性的概念抽象。1991年，在一篇論文中第一次出現(xiàn)了蟻群算法。這種算法的出現(xiàn)，源于Marco Dorigo受到了螞蟻可以找到一條通往食物源的最短路徑的行為的啟迪。蟻群算法是一種仿生進(jìn)化算法，最早被用來(lái)解決旅行商問(wèn)題，后來(lái)人們發(fā)現(xiàn)，很多問(wèn)題中都可以使用蟻群算法來(lái)尋求最優(yōu)解，這樣蟻群算法便被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。
　　本文首先從數(shù)據(jù)挖掘的基本知識(shí)入手，介紹了聚類分析的概念、聚類分析的數(shù)據(jù)類型、

3、相似性測(cè)量方法以及常用的聚類分析方法，并對(duì)基于各種方法產(chǎn)生的算法的基本思想做了闡述。接著對(duì)本文的另一個(gè)研究重點(diǎn)蟻群算法的基本思想和原理做了分析和研究，并基于旅行商問(wèn)題對(duì)蟻群算法的數(shù)學(xué)模型做了描述。然后將蟻群算法和聚類分析結(jié)合在了一起。在對(duì)原有的蟻群聚類算法的研究的基礎(chǔ)上，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)蟻群聚類算法（LF算法）的不足之處做了闡述。針對(duì)LF算法不能保證所有的數(shù)據(jù)對(duì)象均被螞蟻取到、拾起以及同一數(shù)據(jù)對(duì)象有可能被反復(fù)訪問(wèn)的現(xiàn)象提出了相應(yīng)改進(jìn)，并模擬該算法