K-MEANS聚类算法,以及PSO和QPSO算法改进K-MEANS算法

资 源 简 介

K-MEANS聚类算法,以及PSO和QPSO算法改进K-MEANS算法

详 情 说 明

K-MEANS聚类是一种经典的无监督学习算法，它通过迭代将数据点分配到K个簇中，使得每个簇内的数据点相似度尽可能高，而簇与簇之间的差异尽可能大。其核心思想是通过计算样本与簇中心的距离来不断优化簇的位置，直到收敛。然而，K-MEANS存在对初始中心点敏感的缺点，可能导致局部最优解。

为了改善K-MEANS的性能，可以采用粒子群优化（PSO）算法。PSO是一种群体智能优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过调整粒子的速度和位置来寻找最优解。在改进K-MEANS时，PSO用于优化初始簇中心的选取，从而避免算法陷入局部最优。PSO通过全局搜索和局部搜索的结合，提升了聚类的稳定性和准确性。

量子行为粒子群优化（QPSO）是PSO的一种改进算法，引入了量子力学中的概率特性，增强了全局搜索能力。QPSO在优化K-MEANS时，通过量子态的概率分布来调整粒子运动，减少了早熟收敛的风险，使得聚类结果更加鲁棒。

在乳腺癌数据的实验中，改进后的K-MEANS算法（PSO-KMEANS和QPSO-KMEANS）展现出了更高的分类准确率和稳定性。相较于传统K-MEANS，优化算法能够更好地处理复杂的数据分布，提升了模型的泛化能力。这一验证表明，结合群体智能优化的K-MEANS聚类在医疗数据分析等领域具有较高的应用价值。