杜鹃算法聚类

资 源 简 介

杜鹃算法聚类

详 情 说 明

杜鹃算法聚类是一种受自然界杜鹃鸟寄生行为启发的智能优化算法，属于群体智能优化算法的分支。该算法模拟了杜鹃鸟寻找宿主鸟巢并产卵的生物特性，通过将解空间映射为鸟巢位置，实现高效的数据聚类。

算法核心思路包含三个关键行为：1) 杜鹃鸟选择宿主鸟巢的随机游走策略，对应解空间的全局搜索；2) 宿主发现外来卵的概率机制，实现局部最优解的淘汰；3) 幼鸟的竞争生长过程，反映解的迭代优化。每个数据点被视为潜在的鸟巢位置，通过适应度函数评估聚类质量。

相较于传统K-means算法，杜鹃算法具有更强的全局搜索能力，能有效避免陷入局部最优。在加利福尼亚大学欧文分校(UCI)的标准数据集测试中，该算法在环形分布、非凸分布等复杂数据结构上表现出更好的聚类效果。

实际应用中需注意参数调整：宿主发现概率控制算法收敛速度，种群数量影响计算复杂度。该算法特别适合处理高维数据聚类任务，在图像分割、客户分群等领域有成功应用案例。