精英遗传K-medoids算法提升聚类精度与稳定性

精英遗传K-medoids聚类算法是一篇针对K-medoids算法在实际应用中易陷入局部最优和聚类结果不稳定问题的论文研究。K-medoids算法因其对离群点处理能力强而被广泛应用，但其初始中心点的选择对结果敏感，且在处理大规模或动态数据时，聚类结果不够稳定。为了改善这些问题，研究者借鉴遗传算法的优势，结合精英策略进行创新。 精英策略是一种优化遗传算法的方法，它通过保留适应度最高的个体，控制整个种群的进化方向，从而避免了传统遗传算法可能出现的早熟现象，即过早收敛导致全局最优解未找到。在精英遗传K-medoids算法中，作者设计了一种新的交叉方式，旨在提高进化效率，确保遗传操作的有效性。此外，为了保证交叉变异出的个体具有良好的聚类性能，引入了一种竞争机制，筛选出最优的候选中心点。 通过与8个不同的数据集进行仿真实验，研究结果表明，精英遗传K-medoids算法不仅显著提高了聚类的准确性，而且提升了聚类结果的稳定性。这种改进方法在保持K-medoids算法原有优点的同时，有效地解决了其固有的问题，使得算法在大规模数据和动态环境中的应用更具优势。这项工作对于K-medoids算法在实际工程中的应用具有重要的推动作用，尤其是在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域，为提高聚类分析的稳定性和效率提供了新的思路和方法。