一种基于改进粒子群算法的K-means算法.pdf

【摘要】中提到的是一种基于改进粒子群算法的K-means聚类算法，该算法旨在解决K-means算法的一些固有问题。K-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据集的划分，通过迭代寻找最佳的类别中心，将数据点分配到最近的类别中心所在的簇。然而，K-means算法的不足之处在于对初始聚类中心的选择敏感，容易陷入局部最优，导致聚类结果不理想。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种基于群体智能的优化方法，其灵感来源于鸟群或鱼群的行为。在解决优化问题时，PSO算法通过模拟粒子在搜索空间中的飞行，不断更新粒子的速度和位置，以找到全局最优解。在本文中，作者提出增加飞行时间因子来改进粒子群算法，提高算法性能，使得粒子在搜索过程中更有可能跳出局部最优。 结合K-means算法和改进的PSO算法，可以形成一种新的混合优化策略，即PSO-K算法。这种策略利用PSO算法的全局搜索能力来优化K-means算法的初始聚类中心选择，从而避免因初始值敏感导致的收敛到局部最优的问题。通过数值实验，作者验证了提出的算法具有较好的收敛性，并且在最优解的精度上优于传统的K-means算法、纯PSO算法以及PSO-K算法。 关键词中的“飞行时间因子”是指在PSO算法中引入的一个参数，它可能用于控制粒子的探索行为，延长粒子在特定区域的搜索时间，增加跳出局部最优解的可能性。PSO-K算法则是指结合了PSO和K-means两种算法的混合聚类方法，旨在同时利用两者的优点，提高聚类效果。 这篇文章介绍了一种结合改进粒子群算法的K-means聚类方法，通过增加飞行时间因子来增强PSO的全局搜索能力，然后利用这种优化后的聚类中心初始化K-means算法，从而提高了聚类的准确性和收敛性。这种创新的算法在处理复杂数据集时可能会比传统的K-means和单纯的PSO算法更具优势。