提升精度与效率的改进蝴蝶优化聚类算法

在本文中，作者郑洪清针对现有的聚类算法在处理复杂数据集时存在的精度不足、计算效率低下以及对初始参数敏感（鲁棒性差）等问题，提出了一个创新的改进蝴蝶优化聚类算法。蝴蝶优化算法是一种模仿蝴蝶觅食行为的搜索算法，通常用于解决优化问题。原始的蝴蝶优化算法可能在解决大规模或高维度的聚类问题时遇到瓶颈。 郑洪清的关键改进在于引入了精英策略的思想，这是一种模拟自然界中优秀个体保留并传承优点的机制。通过这一策略，他重新设计了蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式，使其能够更有效地在搜索空间中找到最优解。此外，他还整合了遗传算法的三大核心操作：选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）。选择操作用于筛选出性能优秀的个体，交叉操作则允许信息在不同个体间流动，变异则引入随机性以避免陷入局部最优，这有助于跳出传统蝴蝶优化算法的局限。 为了验证这个改进算法的有效性，作者在实验上选择了一个人工数据集和五个来自UCI机器学习库的数据集进行测试。结果显示，该改进的蝴蝶优化聚类算法在保持较高聚类精度的同时，显著提高了计算速度，显示出了更好的鲁棒性和整体性能。与传统聚类算法和同类优化算法相比较，该算法显示出明显的优势，特别是在大规模数据和复杂问题处理方面的表现。 总结来说，这篇研究旨在通过结合精英策略和遗传算法优化蝴蝶优化算法，开发出一种适应性强、效率高的聚类解决方案，这对于实际应用中的数据挖掘和分析具有重要意义。读者可以参考这篇论文，了解如何在实际项目中应用这种改进算法以提升聚类任务的性能。