免疫接种机制融合的改进鱼群聚类算法在数据挖掘中的应用

"该资源是一篇关于改进鱼群聚类算法的研究论文，通过融合免疫接种机制来提升聚类效果和稳定性。" 文章首先介绍了聚类分析在数据挖掘中的重要性，特别是K-均值聚类作为常用方法的优势，如简单快速，但也指出其存在的问题，包括对初始聚类中心选择的敏感性和易陷入局部最优。K-均值算法的这些缺点激发了研究人员寻找更优的解决方案。 接着，文章提到了人工鱼群算法，这是一种基于生物行为的优化算法，具备优秀的全局寻优能力和一定的鲁棒性。然而，鱼群算法同样面临优化精度不高的挑战。为了解决这个问题，论文提出了一个创新的方法，即在鱼群算法中结合自适应步长和免疫接种机制。 免疫接种机制通常用于模拟生物体的免疫系统，以避免疾病的发生。在算法中，这种机制可以防止算法过早收敛于局部最优，有助于探索更广泛的解决方案空间，从而提高聚类的准确性和稳定性。 作者将改进后的算法应用于UCI数据集，并与其他算法进行了对比分析，实验结果证实了新算法在聚类正确率和稳定性方面的优越性。这表明，结合免疫接种机制的鱼群聚类算法可以有效地克服传统K-均值算法和原始鱼群算法的局限性，为聚类问题提供了一种更高效、更精确的解决方案。 这篇论文探讨了一种融合免疫接种机制的改进鱼群聚类算法，旨在提高聚类分析的效率和准确性，特别是在面对复杂数据集时。这种方法不仅在理论上具有创新性，还在实践中得到了验证，对于数据挖掘和机器学习领域的研究具有重要的参考价值。