密度敏感的多智能体进化聚类算法

采用密度敏感距离作为数据相似性度量,并基于多智能体进化的思想提出了一种密度敏感的多智能体进化聚类(densitysensitivebasedmulti-agentevolutionaryclustering,简称dsmaec)算法.算法设计了一种基于连接的编码方式,通过解码过程可直接得到最终的聚类结果,无需事先确定聚类类别数,有效地克服了对领域知识的依赖.针对聚类问题,设计了3个有效的进化算子来模拟智能体间的竞争、合作和自学习行为,共同完成智能体的进化,最终达到对数据聚类的目的.分别对人工数据集、uci数据集以及合成纹理图像进行仿真,实验结果表明,该算法不但可以自动确定聚类类别数,而且能够应付不同结构的数据,适应不同的聚类要求,具有较强的实用价值.