人工免疫网络驱动的k-均值聚类算法提升

该篇文章《基于人工免疫网络的k-平均聚类算法的研究》发表于2009年4月的《北京师范大学学报（自然科学版）》第45卷第2期，由梁雪芳、别荣芳、报段季芳和付增梅共同完成。论文主要探讨了如何将人工免疫网络理论与传统的k-平均聚类算法相结合，以解决数据聚类问题。 在传统k-平均算法中，每次迭代通过计算数据对象与当前聚类中心的距离，然后更新聚类中心为各簇所有对象的均值。这种方法对于处理含有孤立点的数据集可能存在缺陷，因为它可能导致聚类中心过于依赖这些孤立点，从而影响聚类效果。文章创新之处在于引入人工免疫网络的思想，特别是克隆选择和变异机制。克隆选择机制使得算法能够保留和选择性能优良的“抗体”（即聚类中心），而变异机制则增加了算法的灵活性，允许算法自我调整以适应数据的复杂性。 人工免疫网络理论借鉴了自然免疫系统的特性，如特异性识别、自适应调节和学习能力，这使得提出的算法具有更好的自适应性和鲁棒性。通过模拟免疫系统对抗原的响应过程，算法可以动态地优化聚类中心，减少迭代次数，提高聚类的准确性和效率。实验结果显示，新算法在处理标准数据集时，不仅收敛速度快，而且能够有效处理孤立点问题，从而显著提升聚类性能。 该研究关注的关键点包括人工免疫网络、聚类分析、k-平均算法及其改进，以及其在数据挖掘中的应用。文章还强调了聚类分析在数据挖掘中的重要性，尤其是在发现潜在模式和有价值信息方面的潜力。这篇文章提供了一个新颖且有效的聚类方法，对于提高大规模数据集的聚类效率和准确性具有实际价值。国家自然科学基金对此项目提供了资助，这表明其研究价值得到了学术界的认可。