遗传模拟退火算法优化k-means聚类：提高全局搜索与精度

本文主要探讨了遗传模拟退火算法在k-means聚类算法中的应用，这是一项结合了遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的创新方法。k-means算法是一种常用的无监督机器学习技术，其核心思想是将数据集划分为预先设定数量的簇，每个簇由一个质心代表。然而，k-means算法存在明显的局限性，如对初始聚类中心的敏感性，可能导致结果易受局部最优解的影响，且全局搜索能力较弱，即所谓的“早熟”问题。 遗传算法的优势在于其能够通过模拟自然选择和遗传机制，寻找全局最优解。而模拟退火算法则引入了随机性和温度调整策略，有助于跳出局部最优，提高算法的全局寻优性能。将两者结合，形成混合遗传模拟退火算法，旨在解决k-means聚类过程中可能遇到的这些问题。 该研究方法首先通过遗传算法生成一组可能的聚类中心，然后利用模拟退火算法进行进一步优化，调整这些中心的位置，以降低局部最优的可能性。这种方法不仅提升了k-means算法的全局收敛性，而且能够更有效地找到全局最优的聚类配置，从而优化了聚类结果的准确性和稳定性。 实验结果显示，遗传模拟退火算法应用于k-means聚类中，能够显著提高聚类效果，减少了对初始条件的依赖，增强了算法的鲁棒性。这对于实际的数据分析和挖掘任务，尤其是在文本分类、信息检索等领域，具有重要的实践价值。因此，这种混合遗传模拟退火算法被证明是一种高效且精确的聚类方法，适用于处理大规模、复杂的数据集，有望在未来的人工智能和识别技术中发挥关键作用。