社会蜘蛛优化驱动的SSO-C算法：解决大型高维数据集中心聚类

中心聚类算法在处理大型和高维数据集中的应用已经成为研究热点，特别是在理论计算机科学领域。本文探讨了一种创新的启发式算法，名为SSO-C，它是基于社会蜘蛛优化（Social Spider Optimization, SSO）这一群体智能技术发展而来。中心聚类的核心思想是寻找一个能够代表整个集群的中心点，这对于处理大规模和复杂数据集具有显著优势。 SSO-C算法设计上融合了k-means和EMAX问题的目标函数，通过权重组合形成一个多目标优化函数。这种多目标优化允许算法在寻找全局最优解的同时，也考虑到了中值和均值等其他性能指标。其设计巧妙地利用了离散k-中心问题的近似算法作为局部搜索策略，以增强种群的初始配置，并提高算法在实际应用中的性能。 与传统的中心聚类算法相比，SSO-C展示了在寻找最大最优值方面的优越性，而EMAX算法则在寻找中值和均值方面表现出更好的性能。这表明算法选择应根据具体问题的需求和数据特性进行，以平衡全局最优和多样性。 聚类作为一种基础的无监督学习方法，广泛应用于数据压缩、图像分析、生物信息学和数据挖掘等领域。由于问题的非确定性和复杂性，研究人员不断探索新的算法和技术来提升聚类的效果和效率。SSO-C作为一项新的贡献，为解决这些问题提供了新的视角和可能的解决方案。 总结来说，本文的工作主要集中在以下几个关键点： 1. 提出了基于社会蜘蛛优化的社会蜘蛛优化中心聚类算法（SSO-C），适用于大型和高维数据集。 2. 结合了k-means和EMAX问题的优化目标，实现多目标优化。 3. 利用离散k-中心问题的近似算法进行初始化和局部搜索。 4. 实验证明SSO-C在寻找最大最优值上有优势，而EMAX在中值和均值优化方面表现良好。 5. 适用于数据压缩、图像分析等实际应用场景中的无监督学习问题。 通过阅读和理解这篇论文，读者可以深入了解中心聚类算法的最新进展，以及如何将其应用于实际问题中，以达到更高效的数据分析和挖掘目的。