Abstract-En svärm-intelligens-inspirerad metod för att samla data beskrivs. Algoritmen består av två steg. I det första stadiet av algoritmen, myror flytta kluster centra i funktionsutrymme. De kluster centra som finns av myrorna utvärderas med hjälp av en omformulerad fuzzy C-medelvärden (FCM) kriterium. I det andra steget, de bästa kluster centra som hittas används som de ursprungliga kluster centra för FCM algoritm. Resultat på 18 datauppsättningar visar att de partitioner som hittas med ant initiering är bättre optimerade än de som erhålls från slumpmässiga initieringar. Användningen av en omformulerad fuzzy partition validity metrisk som optimeringskriterium visas för att möjliggöra bestämning av antalet klustercenter i data för flera datamängder. Hårda C-medel (HCM) användes också efter omformulering, och partitionerna som erhölls från den myrbaserade algoritmen var bättre optimerade än de från slumpmässigt initierade HCM.
REF utvecklat en myrkolonioptimering inspirerad strategi för gruppdata som består av två steg.
Fuzzy Ants and Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}