基于蟻群算法的數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf

1、由信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展所導(dǎo)致的“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象日益嚴(yán)重，應(yīng)運(yùn)而生的數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)技術(shù)在這一環(huán)境下得以蓬勃發(fā)展，越來(lái)越顯示出其強(qiáng)大的生命力。國(guó)內(nèi)主流網(wǎng)站評(píng)比的未來(lái)十大熱門技術(shù)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)占了一席之地，而且現(xiàn)今世界幾大超級(jí)公司也早早地投入到了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究，這其中包括IBM、Microsoft等。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)獲取、生物計(jì)算

2、等多門學(xué)科的理論與技術(shù)，其發(fā)展必將大大地影響全球信息化的進(jìn)程。因此對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行全面地、系統(tǒng)地、深入的研究是信息化發(fā)展的客觀需要。本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，尤其是聚類分析技術(shù)進(jìn)行了較為深入地研究與分析，提出了一些想法和改進(jìn)，主要包含以下內(nèi)容： 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜述。介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分類。概括了目前比較常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)進(jìn)行了歸納總結(jié)，為本文的全面展開奠定了基礎(chǔ)。 聚類分析技術(shù)

3、概述。聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的組成部分，主要用于在潛在的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的數(shù)據(jù)分布和數(shù)據(jù)模式。本文對(duì)聚類分析的定義、聚類的方法、數(shù)據(jù)類型以及聚類結(jié)果的度量標(biāo)準(zhǔn)作了簡(jiǎn)要的介紹。蟻群算法概述。蟻群算法是一種源于大自然生物世界的新型仿生類算法。該算法特別適合于求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題特別是離散優(yōu)化問(wèn)題。本文簡(jiǎn)要介紹了蟻群算法的產(chǎn)生與發(fā)展，并詳細(xì)闡述了算法的原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 基于蟻群算法的聚類組合算法的研究。在研究了基本蟻群聚類模型、信