免疫优势驱动的克隆选择聚类算法IDCSCA

"基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immun-odomaince based Clonal Selection Clustering Algorithm, IDCSCA)是由刘若辰、沈正春、贾建和焦李成等人提出的一种新型聚类算法。该算法结合了克隆选择原理和免疫优势理论，旨在解决传统聚类算法可能遇到的局部最优问题和稳定性不足的问题。IDCSCA通过在线自适应的方式动态获取先验知识，并实现个体间的共享，以此提高聚类效率和准确性。在对比实验中，它优于模糊C均值(FCM)、遗传算法模糊聚类(GAFCM)和克隆选择模糊聚类(CSAFCM)，展现出更强的全局搜索能力和聚类稳定性。" 基于克隆选择的聚类算法起源于生物免疫系统，其核心是模拟抗体与抗原相互作用的过程。IDCSCA在此基础上，引入了免疫优势的概念，即在抗体群体中，具有更强对抗原反应能力的抗体被视为具有优势。通过对群体中最优抗体的分析，该算法能够提取这些优势特征，并将它们扩展到整个抗体群，使得整个种群能够在进化过程中受益于这些优势，从而加速收敛速度。 免疫优势算子是IDCSCA的关键创新，它允许算法在保持抗体种群多样性的前提下，更加有效地寻找全局最优解。这种多样性是通过维护不同类型的抗体来实现的，防止算法过早收敛到局部最优。在实际应用中，IDCSCA通过5个数据集的测试，验证了其在避免陷入局部最优和提升聚类性能上的优越性。 对比其他聚类方法，IDCSCA的优势在于其动态适应性和稳定性。模糊C均值(FCM)虽然简单，但容易受初始条件影响，陷入局部最优。遗传算法模糊聚类(GAFCM)利用遗传算法的全局搜索能力，但可能在复杂问题上收敛速度较慢。而克隆选择模糊聚类(CSAFCM)虽然基于克隆选择原理，但在信息共享和动态适应性方面不及IDCSCA。 IDCSCA是一种高效且稳定的聚类算法，尤其适合处理复杂、多变的数据集。通过结合免疫理论与优化算法，它能够提供更优的聚类结果，对于数据挖掘和模式识别等领域具有广阔的应用前景。这一研究为聚类算法的发展提供了新的思路，即通过借鉴生物免疫系统的机制来改进优化算法，以提高其在处理实际问题时的性能。