Datakluster är en populär dataanalysteknik som behövs inom många områden. På senare år har man föreslagit vissa metoder som bygger på underrättelser om kluster och som har lett till uppmuntrande resultat. Detta dokument presenterar en Hybrid Artificial Bee Colony (HABC) algoritm för dataklustring. HABC:s incitamentsmekanism är att förbättra informationsutbytet (socialt lärande) mellan bin genom att införa crossover-operatören av Genetic Algorithm (GA) till ABC. Med ett test på tio referensfunktioner har den föreslagna HABC-algoritmen visat sig ha betydande förbättringar jämfört med kanoniska ABC och flera andra jämförelsealgoritmer. HABC-algoritmen används sedan för dataklustring. Sex riktiga datauppsättningar som valts från UCI-maskinens inlärningsarkiv används. Resultaten visar att HABC-algoritmen uppnådde bättre resultat än andra algoritmer och är en konkurrenskraftig metod för dataklustring.
Xiaohui Yan m.fl. REF har presenterat en Hybrid Artificial Bee Colony (HABC) algoritm, där crossover operatör av GA infördes i för att förbättra den ursprungliga ABC algoritm.
A new approach for data clustering using hybrid artificial bee colony algorithm
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}