免疫接种粒子群算法：改进K均值聚类并提升效果

本文主要探讨的是"免疫接种粒子群的聚类算法"，发表于2007年12月的电子科技大学学报第36卷第6期。该研究由郑晓鸣、吕士颖和王晓东三位学者合作完成，他们在福州大学数学与计算机学院展开工作。文章的核心思想是将粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法和经典的K均值聚类算法相结合，创新性地引入了免疫系统中的免疫接种和免疫选择机制。 免疫接种粒子群的聚类算法（IV-PSO-KMEANS）通过以下方式改进传统方法：首先，PSO算法被用来模拟群体智能，每个粒子代表一个潜在的聚类中心，其位置在搜索空间中不断调整。然后，借鉴免疫接种的概念，该算法在粒子群的迭代过程中，对粒子进行“接种”，即赋予它们新的搜索方向，以提高其探索未知区域的能力。这个接种过程模拟了免疫系统对抗原的响应，使得粒子朝着可能的最优解区域聚集。 免疫选择机制在此过程中起着关键作用，它类似于免疫系统的筛选过程，通过评估接种后的粒子性能，选择表现优秀的个体进行保留并复制，从而逐步改进整个种群的质量。这种方法有效地避免了K均值算法常见的问题，即对初始聚类中心敏感，因为免疫接种和选择机制可以动态地调整聚类中心，使结果更加稳定且准确。 实验结果显示，基于免疫接种粒子群的聚类算法在聚类效果上显著优于单纯的粒子群优化算法，因为它能够更好地处理数据的复杂性和不确定性，提高了聚类的稳健性和精度。这项工作不仅在理论上有创新，而且在实际应用中展示了强大的聚类能力，对于数据挖掘和机器学习领域的研究具有重要的参考价值。