K-means聚类算法是一种常用的聚类分析方法，它的基本原理是将n个数据点划分为k个聚类，使得每个数据点都属于离它最近的质心代表的聚类，以此来最小化聚类内部的差异。K-means算法因其简单高效，被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等众多领域。然而，K-means算法存在一些固有的缺陷，比如对初始质心选择敏感，容易陷入局部最优解，且需要预先指定聚类数目k，这些不足限制了其应用范围。
为了克服K-means的上述缺陷，众多研究者提出了多种改进算法，比如GA-K-means（基于遗传算法的K-means）、CS-K-means（基于布谷鸟搜索的K-means）、PSO-K-means（基于粒子群优化的K-means）等，它们通过引入不同的优化策略来改善聚类质量和收敛速度。自适应布谷鸟搜索算法（Adaptive Cuckoo Search，简称ACS）是一种基于布谷鸟寄生繁殖行为和Levy飞行特性提出的优化算法，其寻优能力强，收敛速度快，在多维空间优化问题中表现出色。
本文提出了一种基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类改进算法（ACS-K-means），其核心思想是将自适应布谷鸟搜索算法与K-means算法相结合，通过调整布谷鸟的搜索步长来动态改进聚类的初始质心，以此提升解决方案的质量，并加速收敛速度。为了验证ACS-K-means算法的性能，作者首先在UCI数据集上进行了聚类质量及收敛速度的评估，实验结果显示ACS-K-means的聚类质量以及收敛速度均优于传统的K-means算法以及其他基于启发式算法的改进K-means算法。
除了在基准数据集上的评估，本文还展示了ACS-K-means算法在实际应用中的效果。通过对南宁市青秀区城市管理案例进行热力图开发的实验，证明了ACS-K-means在聚类质量上同样表现出色，并且具有更快的收敛速度。
在关键词方面，文章提到了数据挖掘、K-means聚类、布谷鸟搜索算法（CS算法）、数字城市管理及热力图等。这些关键词揭示了文章的研究内容以及应用背景，数据挖掘强调了算法在信息处理方面的应用，K-means聚类强调了研究的重点方法，布谷鸟搜索算法体现了改进策略的核心思想，而数字城市管理及热力图则展示了K-means及其改进算法在智慧城市管理中的应用潜力。
文章还提到了一些项目的名称和编号，如“2013GXNSFBA019279”、“2013GDYCSZ201478”和“201474”，这些可能是资助项目的信息，表明了研究可能得到了相关项目的资金支持。
整体来看，基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用在理论上和实践上都展示了对传统K-means聚类算法的有效改进。通过在不同数据集上的测试，该算法不仅提高了聚类的效率和效果，而且在实际的城市管理案例中也显示出了应用价值，为后续的相关研究和应用开发提供了有益的参考。
