克隆选择聚类算法：一种新型的集群分析方法

"该资源是一篇关于‘一种基于克隆选择的聚类算法’的研究论文，发表在《控制与决策》杂志2005年第11期，由罗印升、李人厚和张维玺合作撰写。文章介绍了将克隆选择理论与划分聚类方法相结合的新算法，用于处理具有实值连续属性的数据集。该算法能够自动确定簇的数量并提供簇的描述信息，且计算量小，易于参数设置。通过模拟数据集和基准数据集的实验验证了算法的有效性。" 正文: 克隆选择聚类算法是一种融合了生物免疫学中的克隆选择原理和传统聚类方法的创新算法。克隆选择理论源于生物免疫系统，其中，免疫细胞根据其受体对特定抗原的亲和力进行选择和增殖。在聚类算法中，这一原理被用来选择和复制那些能更好地代表数据分布的“克隆”，从而实现数据的分组。 该论文提出的算法首先将数据集划分为多个初始簇，然后基于克隆选择原则，通过比较不同簇中心与数据点的距离，选择具有较高相似度的样本进行复制和增殖。这个过程可以理解为一种迭代优化，每次迭代中，更接近簇中心的样本将有更高的概率被选中，形成新的簇。随着迭代的进行，算法逐渐适应数据集的结构，最终形成代表数据集内在模式的簇。 算法的关键优势在于其自动确定簇数量的能力，这得益于克隆选择过程中的竞争和淘汰机制。在每一轮迭代中，不适应当前环境（即远离簇中心的样本）的“克隆”会被淘汰，而适应性好的“克隆”会增加其代表性，直至达到稳定状态，此时的簇数量即为最优解。此外，由于算法主要依赖于数据点之间的距离，因此对于任意形状的数据分布都有较好的适应性。 在实际应用中，该算法对于具有实值连续属性的数据集特别有效，因为这样的数据通常具有复杂的分布特征。与传统的聚类算法相比，克隆选择聚类算法的计算复杂度相对较低，参数设置也较为简单，这使得它在处理大规模数据集时更具优势。 为了验证算法的有效性，研究者使用了模拟数据集和标准基准数据集进行了实验。实验结果证明，克隆选择聚类算法在聚类质量和效率上都表现出了良好的性能，与已有方法相比具有竞争力。 这种基于克隆选择的聚类算法为解决聚类问题提供了一种新颖而有效的途径，特别是在处理具有复杂结构和连续属性的数据时，它的优势更为明显。未来的研究可能会进一步探索如何优化克隆选择过程，以提高算法的收敛速度和精度，以及如何将其应用于更广泛的领域，如数据分析、模式识别和机器学习等。