基于蜂群原理的自适应划分聚类算法：无K值限制与高效性能

本文档探讨了一种创新的聚类算法——基于蜂群原理的划分聚类算法。传统聚类方法通常依赖于预先设定的聚类簇数量K，这限制了其灵活性。作者针对这一问题，提出了一种新的思路，即借鉴蜜蜂的觅食行为，将聚类中心比喻为食物源，数据对象通过自我组织的过程寻找最优的聚类结构。 算法的核心是引入了两个关键概念：紧密度函数和分离度函数。紧密度函数用于评估每个聚类中心的内部连接程度，确保聚类内的数据对象相似度高，而分离度函数则负责全局地评估最佳聚类簇的数量，无需人工指定。这种自适应性使得算法能够在没有预先设定K的情况下进行有效的聚类。 通过仿真实验，研究者证明了这种算法在寻找最佳聚类数方面表现出色，不仅具有较高的准确率，而且算法的时间复杂度相对较低，仅为O(n×k^3)，其中n表示数据对象的数量，k远小于n，这意味着算法在处理大规模数据时也具有很高的执行效率。这对于在实际应用中处理大量数据集的场景具有显著的优势。 作者团队包括刘雷、王洪国、邵增珍和尹会娟，他们在聚类分析、计算智能等多个领域有着丰富的研究背景，他们的合作展示了在理论研究与实际问题解决上的结合，推动了聚类算法领域的前沿进展。 这篇论文提供了一种新颖的聚类方法，它在处理复杂数据集时既灵活又高效，为划分聚类算法的研究和实践开辟了新的可能性。对于数据挖掘、人工智能等领域以及对聚类算法有深入研究的人来说，这是一种值得深入探讨和应用的先进技术。