![](/images/graphics-bg.png)
Improved Ant Colony Clustering Algorithm and Its Performance Study
المؤلف
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Clustering analysis is used in many disciplines and applications; it is an important tool that descriptively identifies homogeneous groups of objects based on attribute values.
The ant colony clustering algorithm is a swarm-intelligent method used for clustering problems that is inspired by the behavior of ant colonies that cluster their corpses and sort their larvae.
A new abstraction ant colony clustering algorithm using a data combination mechanism is proposed to improve the computational efficiency and accuracy of the ant colony clustering algorithm.
The abstraction ant colony clustering algorithm is used to cluster benchmark problems, and its performance is compared with the ant colony clustering algorithm and other methods used in existing literature.
Based on similar computational difficulties and complexities, the results show that the abstraction ant colony clustering algorithm produces results that are not only more accurate but also more efficiently determined than the ant colony clustering algorithm and the other methods.
Thus, the abstraction ant colony clustering algorithm can be used for efficient multivariate data clustering.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Wei. 2015. Improved Ant Colony Clustering Algorithm and Its Performance Study. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099689
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Wei. Improved Ant Colony Clustering Algorithm and Its Performance Study. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099689
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Wei. Improved Ant Colony Clustering Algorithm and Its Performance Study. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099689
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099689
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)