结合粒子群与粗糙集的改进K-meds聚类算法

"本文提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-meds算法，结合了粒子群优化、相异度矩阵计算、粗糙集理论和记忆技术，以解决K-meds算法的全局搜索能力和计算量问题。通过在UCI数据集上的实验，验证了算法在提高准确率和减少运行时间方面的有效性。" 在数据挖掘领域，聚类是一种关键的无监督学习方法，用于发现数据中的自然群体或类别。K-medoids算法，又称为Partitioning Around Medoids (PAM)，是一种流行的选择，它寻找一组代表性的对象（medoids）作为类别的中心。然而，K-medoids算法存在两个主要缺点：一是其全局搜索能力较弱，容易陷入局部最优解；二是迭代过程中的计算量大，运行时间长。 为了解决这些问题，研究人员提出了结合粒子群优化（PSO）的策略。PSO是一种受到鸟群飞行行为启发的全局优化算法，它能够有效地搜索解决方案空间，避免陷入局部最优。然而，当样本维度高、属性多时，PSO的计算量仍然较大。 为了进一步优化，论文采用了相异度矩阵计算来简化粒子编码，减少了计算复杂性。相异度矩阵记录了样本之间的距离或相似度，通过这种方式，算法可以更高效地处理数据。 粗糙集理论被引入来处理边界模糊数据。粗糙集理论允许处理不确定性和不精确性，通过动态调整上下近似集参数，它能更好地识别和处理边界模糊数据，提高了算法的鲁棒性。 此外，记忆技术的应用优化了K-medoids算法的迭代过程。通过存储和重用过去的信息，算法可以在不增加过多计算负担的情况下提高效率，从而减少算法运行时间。 综合以上方法，文章提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-meds算法。实验在UCI数据集Iris和Mushroom上进行，结果显示，该算法在保持或提高聚类准确率的同时，显著降低了运行时间，证明了改进算法的有效性和实用性。 这项工作是数据挖掘和优化算法结合的典范，展示了如何通过集成不同技术来克服单一算法的局限性，提升聚类性能。这种改进方法对于处理大规模、高维度数据集的聚类任务具有重要的实践意义。