PSO_Kmeans ，基于PSO改的聚类算法的K-means聚类算法

资 源 简 介

PSO_Kmeans ，基于PSO改的聚类算法的K-means聚类算法

详 情 说 明

PSO_Kmeans是一种融合粒子群优化(PSO)和K-means的改进聚类算法。传统K-means算法对初始中心点敏感，容易陷入局部最优解，而PSO的全局搜索特性恰好能弥补这一缺陷。

该算法通过PSO优化初始聚类中心的选择过程。粒子群中的每个粒子代表一组潜在的聚类中心解，通过迭代评估每个解的适应度（通常使用类内距离和作为目标函数），逐步逼近全局最优的初始中心点配置。这种混合策略显著降低了传统K-means对随机初始化的依赖，提高了聚类结果的稳定性和准确性。

PSO_Kmeans保留了K-means简单高效的特点，同时通过引入群体智能优化机制，使算法具有更好的全局收敛性能。这种方法特别适用于数据分布复杂或存在噪声干扰的场景，能够有效避免传统K-means可能出现的空簇或次优划分问题。