k-mean pso

资 源 简 介

k-mean pso

详 情 说 明

K-means与PSO结合的聚类优化方法

K-means算法是一种经典的聚类分析方法，它通过迭代计算数据点到聚类中心的距离来实现数据分类。然而传统K-means存在对初始中心点敏感、容易陷入局部最优解的问题。粒子群优化算法(PSO)作为一种智能优化算法，可以很好地弥补这些缺陷。

PSO算法模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的协作与信息共享来寻找最优解。将PSO与K-means结合时，每个粒子代表一组潜在的聚类中心位置，通过评估聚类质量作为适应度函数，引导粒子向更优的聚类方案移动。这种混合方法相比传统K-means具有三大优势：

全局搜索能力：PSO的多点搜索特性避免算法过早收敛到局部最优 自适应调整：粒子群会根据当前最优解动态调整搜索方向 鲁棒性增强：对初始中心点的选择不再敏感

实际应用中，这种混合算法特别适合处理高维度、非凸分布的数据集。算法实现时需要注意平衡两种方法的计算开销，通常PSO用于全局优化后，再用K-means进行局部精细调整。