粒子群优化驱动的K均值聚类算法：全局性能提升

这篇论文深入探讨了"基于粒子群的K均值聚类算法"这一主题，发表于2005年6月的《系统工程理论与实践》第6期。研究者刘靖明、韩丽川和侯立文针对K均值聚类算法在实际应用中常见的问题，即容易陷入局部最优解，提出了创新的算法改进。K均值算法以其简单性和效率而广泛使用，但其全局收敛性较弱是其主要局限。 新提出的算法结合了粒子群优化（PSO）的概念，这是一类启发式搜索算法，具有全局搜索和避免局部最优的优点。论文通过理论分析，证明了基于粒子群的K均值聚类算法相较于传统的K均值算法，在处理大规模数据集和复杂结构时，不仅能够有效地防止陷入局部极小值，而且在全局收敛性上表现出显著的优势。此外，研究者还将其与已有的基于遗传算法的K均值聚类算法进行了对比，结果显示，新算法在搜索能力和优化效果上更为出色。 关键词部分强调了本研究的关键技术，包括粒子群算法（PSO）、聚类分析、全局优化、K均值算法以及遗传算法，这些都是支撑研究的核心概念。论文还提供了收稿日期以及作者的简要信息，展示了刘靖明作为硕士研究生的研究背景。 这篇文章是一项旨在提升聚类算法性能的重要研究，对改善K均值聚类方法的不足，提高数据挖掘和机器学习领域的算法效率具有重要意义。通过这篇论文，读者可以了解到如何利用粒子群优化的思想来增强K均值聚类算法的全局搜索策略，这对于数据科学家和工程师来说，无疑提供了一个有价值的新工具。