K-MEANS聚类算法

资 源 简 介

K-MEANS聚类算法

详 情 说 明

K-MEANS聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过迭代计算将数据点划分为K个类别。算法首先随机选择K个中心点，然后不断调整这些中心点位置，直到达到最优的分类效果。虽然K-MEANS算法简单高效，但它对初始中心点的选择敏感，容易陷入局部最优解。

PSO（粒子群优化）算法是一种群体智能优化方法，模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在改进K-MEANS时，PSO通过群体协作搜索最佳初始中心点位置，避免算法陷入局部最优。每个粒子代表一组可能的中心点解，通过不断更新速度和位置来寻找全局最优解。

QPSO（量子粒子群优化）是PSO的改进版本，引入了量子力学概念，使得粒子在搜索空间中的位置具有量子态特性。这种方法能更有效地跳出局部最优，提高全局搜索能力。在优化K-MEANS时，QPSO通常能比PSO找到更好的初始中心点。

使用breastcancer数据集验证这些算法时，我们可以观察到QPSO-KMEANS通常能获得更高的分类准确率，这证明了量子行为在优化聚类中心选择方面的优势。实验结果表明，智能优化算法能显著提升传统K-MEANS的性能，特别是在处理医学数据这类复杂数据集时。