A Search-ant and Labor-ant Algorithm for Clustering Data

탐색개미-일개미 군집화 알고리즘

데이타 마이닝, 특히 군집화 분야는 개미기반 알고리즘(ant-based algorithm) 관련 연구가 주목받는 영역 중 하나이다. 그러나 개미기반 알고리즘은 실제 군집화 문제를 해결하기에 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘들을 고찰하고, 보다 실제적인 개미의 행태를 고려하여, 개선된 알고리즘을 제안한다. 실제 개미의 먹이 수집 과정에서 일어나는 초기 탐색개미의 움직임과 저장소를 향한 일개미들의 움직임을 반영하여, 보다 빠르고 효율적인 군집화를 이끌어 낸다. 인공자료와 실제 자료에 적용하여, 제안하는 알고리즘이 성능을 향상시킬 수 있고, 보다 다양한 자료에 적용될 수 있다는 것을 실험결과로 보였다.