蚁群算法及其在数据挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究现状 | 第8-11页 |
| ·研究意义、目的 | 第11页 |
| ·论文的主要内容与框架 | 第11-14页 |
| 2 蚁群算法概述 | 第14-26页 |
| ·广义蚁群算法的生物原型 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法的特征 | 第15-17页 |
| ·蚁群算法的发展历程 | 第17-23页 |
| ·一些热点研究问题 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 3 蚁群算法的参数分析 | 第26-40页 |
| ·参数介绍 | 第26-30页 |
| ·参数组合分析 | 第30-35页 |
| ·不同参数组合下优解的分布情况 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 4 蚁群算法在分类中的应用 | 第40-60页 |
| ·Ant-Miner 的实现 | 第40-45页 |
| ·Ant-Miner 的分析 | 第45-50页 |
| ·基于 Ant-Miner 的改进 | 第50-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 基于蚁群算法的聚类分析 | 第60-68页 |
| ·聚类问题的基本概念及相关算法 | 第60-61页 |
| ·划分方法 | 第60页 |
| ·层次方法 | 第60页 |
| ·基于密度的方法 | 第60页 |
| ·基于网格的方法 | 第60-61页 |
| ·基于模型的方法 | 第61页 |
| ·基于蚁穴清理行为的蚁群聚类算法 | 第61-63页 |
| ·基于蚁群觅食行为的聚类算法 | 第63-66页 |
| ·分析 | 第66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 6 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78页 |
