粒子群优化改进的K-中心点聚类算法：提升效率与稳定性

本文主要探讨了一种基于粒子群优化的K-中心点聚类算法，旨在解决传统K-中心点算法存在的问题。K-中心点算法在数据挖掘领域广泛应用，其优点包括简单性和较强的抗噪及局部搜索能力，但存在对初始值敏感且容易陷入局部最优解，导致时间复杂度过高。这些问题限制了算法在实际应用中的效率和稳定性。 为改进K-中心点算法，研究者借鉴了粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的优势。PSO是一种模仿鸟群觅食行为的优化算法，以其全局搜索能力和快速收敛特性而闻名。作者在论文中提出了一种结合密度初始化策略的PSO-K-中心点聚类方法。在算法的初始化阶段，通过选择距离较远的k个候选范围作为聚类中心的可能位置，有效地避免了对初始值的过度依赖，从而减少了迭代次数，降低了时间复杂度。 论文的核心创新在于，通过PSO的迭代优化过程，寻找全局最优的聚类中心，同时利用其全局搜索特性，防止算法陷入局部极值，提高了聚类的稳定性和正确率。实验结果显示，相较于传统的K-中心点算法，新提出的算法在保持较高正确率的同时，显著降低了时间复杂度，使得整体性能得到了提升。 这篇论文深入分析了K-中心点算法的局限，并引入了粒子群优化技术来增强其性能。研究者通过实验证明，他们的方法在聚类效果和效率上都有明显优势，对于处理大规模和复杂数据集的聚类任务具有重要的实用价值。这一研究不仅扩展了聚类算法的理论基础，也为实际应用提供了更为高效和鲁棒的工具。