改进引力搜索算法助力K-means聚类优化

"基于改进引力搜索算法的K-means聚类" 本文主要探讨了一种针对K-means算法局限性的解决方案，即采用改进的引力搜索算法（GSA）来优化聚类过程。K-means算法在处理聚类问题时，常常由于初始化聚类中心的选择导致其容易陷入局部最优，从而影响聚类效果。为了克服这个问题，研究人员提出了A2F-GSA-Kmeans算法，这是一种融合了改进引力搜索算法和K-means算法的新方法。 首先，改进引力搜索算法的核心在于对引力系数衰减因子的自适应控制。传统的引力搜索算法中，引力系数随迭代次数线性递减，可能导致算法过早收敛到局部最优。通过引入自适应策略，可以根据搜索过程中的信息动态调整引力系数，以平衡全局探索和局部开发的能力，提高算法的全局寻优性能。 其次，论文引入了免疫克隆选择机制。免疫克隆选择源于生物免疫系统，它能在搜索过程中模仿抗体的生成和选择过程，帮助算法避免早熟收敛，有效地跳出可能的局部最优解。通过这种方式，改进的引力搜索算法能够更有效地探索解决方案空间，增强算法的鲁棒性和多样性。 在理论验证的基础上，研究者通过12个基准测试函数的实验对比，证明了改进引力搜索算法相比于原始引力搜索算法的优越性。这些实验展示了改进后的算法在解决复杂优化问题时具有更好的性能和效率。 最后，将改进的引力搜索算法与K-means算法相结合，形成A2F-GSA-Kmeans聚类算法。在6个不同的测试数据集上，A2F-GSA-Kmeans算法的实验结果显示，它能够获得更优的聚类质量，表现出更高的准确率和稳定性。这表明该算法对于处理复杂的、非凸的聚类问题有显著的优势。 本文提出的A2F-GSA-Kmeans算法利用改进的引力搜索算法增强了K-means的聚类性能，有效解决了K-means算法易陷入局部最优的问题。这种结合进化计算和免疫学原理的方法为数据聚类提供了新的思路，有望在大数据分析、机器学习等领域得到广泛应用。