改进粒子群算法提升K均值聚类效率与准确性

该篇论文《基于改进粒子群算法的K均值聚类算法的研究》发表于2014年的内蒙古师范大学学报自然科学汉文版，由陈瑛和黄灿辉两位作者来自华南师范大学增城学院计算机系。论文的核心内容聚焦于优化的粒子群算法在K均值聚类中的应用。 K均值聚类是一种常用的无监督学习方法，用于数据集的分组和分类，它根据数据点之间的相似度将它们分成预设数量的簇。然而，标准的K均值算法可能存在局部最优问题，特别是在处理大规模和复杂结构的数据集时，例如IRIS和WINE数据集，这可能导致结果的不准确性。 作者引入了带压缩因子的粒子群算法来改进K均值聚类。压缩因子是一种策略，用于调整粒子的速度更新，它旨在控制粒子群的更新速度，防止过快或过慢的收敛，从而避免陷入局部最优。通过配置最优的参数，如粒子的位置、速度更新规则和压缩因子的设置，作者能够有效地改善算法的性能，提高聚类的准确率和全局收敛性。 论文的关键技术包括优化粒子群算法的速度更新策略，这种策略允许算法在搜索过程中动态调整，从而更有效地探索数据空间，减少陷入局部最优的可能性。实验结果显示，改进后的算法对于大型数据集的处理表现出更好的效果，不仅提高了聚类的精度，还提升了算法的整体效率。 总结来说，这篇论文的主要贡献在于提出了一种基于改进粒子群算法的K均值聚类方法，通过优化策略解决了传统K均值算法的局限，为处理复杂数据集提供了更为有效的解决方案。这对于大数据时代的数据挖掘和分析具有实际应用价值，体现了粒子群优化算法在解决实际问题上的潜力。