论文研究基于自适应蜂群优化的DBSCAN聚类算法.pdf

针对传统的DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise，DBSCAN）聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题，以及人工蜂群优化算法（ArtificialBeesColony，ABC）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行了研究，提出一种基于自适应人工蜂群优化DBSCAN的聚类算法IABC-DBSCAN。该算法将截断选择机制与锦标赛选择机制相结合，提出一种截断-锦标赛选择机制（Truncation-ChampionshipSelectionMechanism，TCSM），以增