灰狼优化与K均值的融合聚类算法提升性能

本文探讨了一种创新的混合聚类算法，名为"结合灰狼优化和K-均值的混合聚类算法"(GWO-KM)，旨在解决传统K-均值聚类算法中存在的问题。K-均值算法以其简单易用而被广泛应用，但其主要缺点是依赖于初始聚类中心的选择，这可能导致算法对结果的敏感性，并且在全局搜索能力上有所欠缺。为了克服这些局限性，研究者引入了灰狼优化算法，这是一种基于生物启发的优化算法，以其优秀的探索性和适应性而闻名。 灰狼优化算法模仿了灰狼在猎物追踪中的行为，具有强大的全局搜索能力，能够有效地搜索最优解。作者首次将灰狼优化应用于聚类分析领域，目的是通过灰狼的特性来寻找最佳的聚类中心，从而减少对初始聚类中心的过度依赖。这种混合策略旨在提高聚类的稳定性和效率，尤其是在处理复杂数据集时。 在实验部分，作者选择了UCI标准数据集进行仿真实验，对比了GWO-KM与传统K-均值聚类算法以及其他改进版本的性能。结果显示，GWO-KM在收敛速度、聚类质量和稳定性方面均有显著优势。收敛速度更快意味着算法在达到理想聚类效果所需迭代次数较少，聚类质量的提升则表示算法能更好地捕捉数据的内在结构，而稳定性增强则确保了算法在不同初始化条件下都能提供一致的结果。 总结来说，本文提出了一种创新的混合聚类方法，它巧妙地融合了灰狼优化的强大搜索能力和K-均值算法的简洁性，有效解决了传统K-均值算法的局限性，为实际应用中的数据聚类提供了更为稳健和高效的解决方案。这一研究成果对于提升聚类分析的准确性和鲁棒性具有重要意义，特别是在大数据和机器学习领域中。