使用遗传算法等对ｋ均值聚类进行优化（GA-SA）

资 源 简 介

使用遗传算法等对ｋ均值聚类进行优化（GA-SA）

详 情 说 明

遗传算法与模拟退火优化k均值聚类

k均值聚类是机器学习中最经典的聚类算法之一，但其初始中心点选择的随机性可能导致最终结果陷入局部最优。结合遗传算法(GA)和模拟退火(SA)可以有效改善这一问题。

遗传算法通过模拟自然选择过程来优化k均值聚类。算法首先生成多个初始中心点组合作为种群个体，然后通过交叉和变异操作产生新一代解。在每一代中，使用k均值的聚类效果作为适应度函数，保留表现优异的个体。

模拟退火则引入概率性地接受劣解的特性，帮助算法跳出局部最优。在优化过程中，SA会在温度逐渐降低的过程中，以一定概率接受比当前解更差的解，从而增加全局搜索能力。

将GA与SA结合的混合优化策略能发挥两种算法的优势：遗传算法提供高效的全局搜索能力，模拟退火则增强局部求精能力。这种组合能显著改善传统k均值算法对初始中心点敏感的缺陷，获得更稳定的聚类结果。