改进流形距离与人工蜂群驱动的两阶段聚类优化

本文主要探讨了一种创新的二阶段聚类算法，该算法以改进的流形距离作为相似度测度，并融合了人工蜂群算法的优化特性。流形距离在处理非线性、高维数据集时表现出强大的全局一致性，它能够更好地捕捉数据的内在结构，有助于在复杂的数据分布中识别出有意义的模式。 在第一阶段，算法利用局部密度、最大最小距离和近邻选择策略对数据集进行初步的预处理。局部密度可以反映数据点周围的密集程度，最大最小距离则有助于发现数据中的边界，而近邻选择则有助于识别潜在的聚类核心。这些方法共同作用下，数据被初步划分为若干个可能的簇，并确定了每个簇的代表点。 第二阶段是关键，将聚类过程转化为一个优化问题。作者设计的改进型人工蜂群算法在此阶段发挥显著作用。该算法模拟蜜蜂寻找蜜源的行为，通过迭代搜索，高效地找到每个簇的最佳聚类中心。这种算法的优势在于其全局搜索能力和适应性，能够在众多可能的中心位置中迅速找到最优解。 同时，为了确保聚类的精确性，流形距离的全局一致性特性被充分利用。在调整簇中心的过程中，算法会依据流形距离来判断样本点与其所属簇中心的距离，从而确保聚类的正确性和稳定性。这一步骤确保了即使在数据分布不均匀或存在噪声的情况下，也能进行有效的分类。 最后，两个阶段的结果会被综合考虑，通过优化后的簇中心和流形距离的评估，对所有样本点进行最终的分类。实验结果显示，这种方法在实际应用中展现出良好的聚类效果，尤其是在处理高维数据和复杂结构时，其性能优于传统聚类算法。 这篇文章提供了一种新颖的二阶段聚类框架，结合了流形距离的全局一致性优势和人工蜂群算法的优化搜索能力，有效提高了聚类的准确性和效率。这对于数据挖掘和机器学习领域中的任务分类、异常检测等具有重要的理论和实践价值。