改进遗传算法的K_均值聚类算法研究

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一种改进的遗传K-均值聚类算法

他数据挖掘算法（特征和分类等）预处理。聚如的
类分析已成为数据挖掘主要的研究领域，目前已被广泛应用于金融数据分类、间数据处理、星图空卫像分析和医学图像的自动检测中。Ｋ一值算法是均
ＣｌｓｍｂｒＴＰ】ａｓＮｕｅ８
１引言
聚类分析是一个无指导的学习过程，是指按照对象的某些属性将物理或抽象对象的集合分组成
聚类分析中的一种基本的划分方法。因其算法简单、论可靠、理收敛速度快、能有效处理较大数据而被广泛应用，传统的Ｋ一值算法对初始聚类中但均
ｍｏｏｓａｄｔｅｎ－ｔｐＫ－ａｓｐｒａｈｉｕｅｓｈｔｔｎｏｅａｉｎａｄｏｎｃｏｓｅｅａｉａｅｔｔｅｅｔｎ．ｓｍｅ，ｎｅｓｅｍｅｎｐｏｃｓｄａｅｈｏａｓｔｍｕａｉｐｒｔ，ｎｉｒｓｎｒｔｎｌｌｉｌｃｉｏｏｊｇｏｉｓｓｏ
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（ｃｏｌｏｏＳｈｏｆＣｍｐｔｒｕｅ，ＣｈｎｉｅｓｔｆＧｅｓｉｎｅ，Ｗｕａ４０７）ｉａＵｎｖｒｉｙｏｏｃｅｃｓｈｎ３０４

有关k-均值聚类算法的理解

有关k-均值聚类算法的理解1.K-均值聚类算法的历史：聚类分析作为一种非监督学习方法，是机器学习领域中的一个重要的研究方向，同时，聚类技术也是数据挖掘中进行数据处理的重要分析工具和方法。

1967 年MacQueen 首次提出了K 均值聚类算法（K-means算法）。

到目前为止用于科学和工业应用的诸多聚类算法中一种极有影响的技术。

它是聚类方法中一个基本的划分方法，常常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数迄今为止，很多聚类任务都选择该经典算法，K-means算法虽然有能对大型数据集进行高效分类的优点，但K-means算法必须事先确定类的数目k，而实际应用过程中，k 值是很难确定的，并且初始聚类中心选择得不恰当会使算法迭代次数增加，并在获得一个局部最优值时终止，因此在实际应用中有一定的局限性。

半监督学习是近年来机器学习领域的一个研究热点，已经出现了很多半监督学习算法，在很多实际应用中，获取大量的无标号样本非常容易，而获取有标签的样本通常需要出较大的代价。

因而，相对大量的无标签样本，有标签的样本通常会很少。

传统的监督学习只能利用少量的有标签样本学习，而无监督学习只利用无标签样本学习。

半监督学习的优越性则体现在能同时利用有标签样本和无标签样本学习。

针对这种情况，引入半监督学习的思想，对部分已知分类样本运用图论知识迭代确定K-means 算法的K值和初始聚类中心，然后在全体样本集上进行K-均值聚类算法。

2. K-算法在遥感多光谱分类中的应用基于K-均值聚类的多光谱分类算法近年来对高光谱与多光谱进行分类去混的研究方法很多，K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法.这类算法的聚类原则是以数据的均值作为对象集的聚类中心。

均值体现的是数据集的整体特征，而掩盖了数据本身的特性。

无论是对高光谱还是对多光谱进行分类的方法很多，K-均值算法属于聚类方法中一种成熟的方法。

使用ENVI将多光谱图像合成一幅伪彩色图像见图1，图中可以看出它由标有数字1 的背景与标有数字2 和3的两种不同的气泡及标有数字4的两个气泡重叠处构成。

K-均值聚类

一种改进的K-均值聚类算法摘要：在K-均值聚类算法中，K值需事先确定且在整个聚类过程中不能改变其大小，而按照经验K值划分所得的最终聚类结果一般并非最佳结果。

本文将最大最小距离算法与K-均值算法结合，通过最大最小距离算法估算出K值，再用K-均值算法改进聚类精度。

1. 概述聚类(cluster)做为数据挖掘技术的主要研究领域之一，近年来被广泛应用于各行各业。

聚类分析方法做为一种无监督的学习方法，采用“物以类聚”的思想，将数据对象按某些属性分组成为多个类或簇，并且使得同类或簇中数据对象相似度尽可能大，而不同类或簇之间的差异尽可能大。

K- 均值聚类算法是聚类分析中一种基本的划分方法，因其思想可靠，算法简洁，而且能有效的应用于大数据集而被广泛使用。

但是传统的K 均值聚类算法往往受初始中心点选取的影响并且常常终止于局部最优。

因此初始中心点的选择在K-均值聚类算法中非常重要，通常希望找到散布较大的点作为初始中心点。

但是在传统的K-均值聚类算法中初始中心点选择的随机性较强，导致聚类结果的随机性。

而且在传统的K-均值聚类算法中K的值需要给定，如果K值给定的不合理也将影响聚类的效果。

针对以上缺点本文将最大最小距离聚类算法和传统的K-均值聚类算法结合。

形成一种初始中心点的距离最大，中心点数自动调整的K-均值算法。

以达到更高的聚类精度。

2．K-均值聚类算法基本思想K 均值聚类算法是一种基于划分方法的经典聚类算法之一，该算法的核心思想如下：首先从所给n 个数据对象中随机选取k 个对象作为初始聚类中心点，然后对于所剩下的其它对象，则根据它们与所选k 个中心点的相似度(距离)分别分配给与其最相似的聚类，然后在重新计算所获聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)，不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止，其基本算法流程如下：1) 从n个数据对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心。

2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离并根据最小距离对相应对象进行划分。

改进的模糊C-均值聚类方法

ＡｂｔａｔＡｔｏｆｆｚｙｃｕｔｒｇｂｓｄｏｅｅｉｌｏｉｍｓｉｐｏｏｅｉｐｐｒＴｉｍｅｏｓｒｃｍｅｈｄｏｚｌｓｅｉａｅｎｇｎｔａｇｒｔｕｎｃｈｓｒｐｓｄｉｔｓａｅ￣ｈｓｎｈｔｄｈ
ｈｓｔｅｌｉｔｎｏｏｖｒｉｇｔｌｏａｎｉｉｓａｏｔｎｕｔＯ。ｏｅｉｔｒｅａｅｅｅｈｉｕａｌｉｔｉｆｃｎｅｇｎｏｔｅｌｃｌｆｔｉｌｉ。ｉｏｒｍｅｌｄｓｍｅｒｌｔｄｋｙｔｃｎｑｅ１ｍａｏ１ｉｎｅｍｐｎ１ｎｐｏｌｍｓｓｃｎｏｉｇｍｅｏ，ｅｅｉｐｒｔｒ，ｅｔｉｔｏｄｔｎｆｎｓｎｔｎｆｒｔｅｔｄｔｎｌｅｅｉｒｂｅ，ｕｈａｅｃｄｔｄｇｎｔｏｅａｏｓｒｓｒｎｉｏ，ｔｅｓｕｃｉｏｒｉｏａｎｔｃｓｎｈｃｃｃｉｉｆｏｈａｉｇａｇｒｈ．ｅｆｒｅｆｒｅ．ｐｒｅｔｅｕｔｓｏｔａ１ｔｏａｅｃｌｂｌｐｉｕｐ￣ｌＯｔａｌｏｉｍａｔｒｒｏｍｄＥｘｅｉｎｓｌｈｗ１ｔｌｍｅｈｄＣｓａｈｇｏａｔｍａｙＳ１ｔｔｒｕｈｅｍｒｓｌｔｅｎｒｏｍｌ纺ｅｃｕｔｒｇｒｓｌｅｂａｒ纺ａ纺ｏｅｏｎｙｕｉｇ纺ｅＦｌｓｉｕｔａｅｅｎｅｎｅｓｒｓｆｌｓｏｎＣＭＫｅｗｏｄｙｒｓ

自适应遗传算法在聚类分析中的应用

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ｐｏｌｍｓｈａｅｄｍｏｓｒｔｄｔｈｓａｇｏｏｃｕｉｎｕｉｇｔｉｃｕｔｒｎａａｙｉｔｏｏｃｕｔｒｎｍｂｒｒｂｅｖｅｎｔｅ．Ｉａｏｄｃｎｌｓｏｓｎｈｓｌｓｅｇｎｌｓｓｍｅｈｄｔｌｓｅｕｅ．ａｉＫｅｗｏｄ：Ａｄｐｉｅｇｎｔａｇｒｔｍ；ｃｕｔｒｎａｙｉ；Ｋ— ａｓｉｓｆｎｔｎｙｒｓａｔｅｅｉｌｏｈｖｃｉｌｓｅｉｇａｌｓｓｎｍｅｎ；ｆｎｅｓｕｃｉｔｏ
得了较好的聚类结果。
关键词：适应遗传算法；自聚类分析；一ｋ均值；适应度函数
Ａｂｔａｔｈｒｄｔｎｌｋｍｅｎｃｕｔｒｎｔｏｉｏｓｎｉｖｏｈｎｔａｌｓｅｉｇｃｎｅ．Ｔｖｒｏｈｓｒｂｅｓｒｃ：Ｔｅｔａｉｏａ－ａｌｓｅｉｇｍｅｈｄｓｏｅｓｔｅｔｔｅｉｉｌｃｕｔｒｎｅｔｒｏｏｅｃｍｅｔｉｉｔｉｉｐｏｌｍａｃｕｓｅｎｎｌｌｔｒｇａａ— ｉ
科
ห้องสมุดไป่ตู้朱永宽

k-means算法

目录1.算法简介 (1)2.算法原理及实现 (1)2.1聚类算法的要点 (1)2.2 k-means算法描述 (2)2.3 k-means算法流程 (3)3.算法性能分析 (3)3.1k-means算法优缺点分析 (3)3.1.1 k-means算法优点 (3)3.1.2 k-means算法缺点 (4)3.1.3 ISODATA算法 (5)4.k-means算法的改进算法 (7)4.1k-mode算法 (7)4.2 k-prototype算法 (7)4.3 k-中心点算法 (8)5.实验结果 (8)6.总结 (12)1.算法简介k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。

它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。

这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。

2.算法原理及实现2.1聚类算法的要点(1)选定某种距离作为数据样本间的相似性度量k-means聚类算法不适合处理离散型属性，对连续型属性比较适合。

因此在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量，其中最常用的是欧式距离。

下面我给大家具体介绍一下欧式距离。

假设给定的数据集，X中的样本用d 个描述属性来表示，并且d个描述属性都是连续型属性。

数据样本, 其中，和分别是样本和对应d个描述属性的具体取值。

样本和之间的相似度通常用它们之间的距离来表示，距离越小，样本和越相似，差异度越小；距离越大，样本和越不相似，差异度越大。

欧式距离公式如下：。

(2)选择评价聚类性能的准则函数k-means聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类性能。

给定数据集X，其中只包含描述属性，不包含类别属性。

假设X包含k 个聚类子集；各个聚类子集中的样本数量分别为;各个聚类子集的均值代表点（也称聚类中心）分别为。

初始化种群的改进方法

初始化种群的改进方法初始化种群是遗传算法中的关键环节，它直接影响到算法的搜索效率和最终收敛结果。

在传统的遗传算法中，通常使用随机初始化的方式来生成种群，但这种方法容易导致种群中出现大量的重复个体或者不够多样化的情况，从而降低了算法的收敛速度和搜索能力。

对于初始化种群的改进方法成为了遗传算法研究中的一个热点问题。

一种常见的初始化种群的改进方法是基于启发式的方法来生成初始种群。

启发式方法是一种利用问题的特点或者经验知识来指导搜索过程的方法。

通过对问题空间的分析和理解，可以设计出更加合理的初始化种群方法，从而提高算法的搜索效率。

对于优化问题中的种群初始化，可以利用问题的特点来设计一些启发式规则，如基于局部搜索结果、基于问题的约束条件、基于问题的特征等，来生成更加合适的初始种群。

另一种常见的改进方法是基于聚类分析的初始化方法。

通过对问题空间中的个体进行聚类分析，可以将个体分成不同的群体，从而保证初始种群的多样性和覆盖性。

聚类分析可以根据个体之间的相似性来进行，可以利用聚类算法如K均值算法、层次聚类算法等来实现。

通过聚类分析，可以确保初始化种群的覆盖性，避免种群中出现大量的相似个体，从而提高算法的搜索能力。

还可以考虑使用自适应的初始化方法来改进种群初始化。

自适应的初始化方法是指根据当前问题的搜索状态和算法的搜索进度来动态调整初始化策略。

在算法的早期阶段可以使用更加随机的初始化方法来保证种群的多样性，而在搜索进展到一定阶段后可以逐渐转向更加精细的初始化方法，以提高算法的收敛速度。

这种方法可以根据问题的特点和算法的搜索状态来设计启发式规则，从而使得初始化种群更加贴合当前的搜索需求。

除了上述方法，还可以结合其他启发式算法、模型优化算法等方法来进行种群初始化的改进。

可以借鉴蚁群算法、粒子群优化算法等其他优化算法的思想，来设计更加有效的初始化方法。

结合深度学习等方法，也可以从数据驱动的角度来设计种群初始化的方法，以提高算法的搜索能力和鲁棒性。

一种K—均值聚类的改进算法

一种K—均值聚类的改进算法【摘要】聚类分析是一种无监督的学习方法，是数据挖掘领域进行数据处理的重要分析工具和方法。

K-均值聚类算法是一种典型的基于划分的方法，该方法的主要优点是，算法思想简单易行、快速而高效；但是该方法也存在其固有的缺陷：要求预先给定聚类个数；容易陷入局部极小值而得不到全局最优解等。

针对以上问题，利用分类领域中的特征选择及特征加权方法，提出了一种改进的特征加权K-均值聚类算法。

实验结果证明，所提出的算法能产生质量较高的聚类结果。

【关键词】聚类分析；K-均值算法；特征加权K-均值聚类算法因结构简单、快速高效且适用于处理大数据集，在众多科研领域得到广泛应用。

但它同时存在一些缺陷和不足，要求预先给定聚类个数；容易陷入局部极小值而得不到全局最优解等。

针对以上问题研究人员提出了各种各样的有效改进措施。

文献[1]的作者通过DBI 聚类指标和最大最小距离方法来自动确定最佳聚类数目，较好地解决了K-均值聚类算法中聚类数目K 值的确定问题。

文献[2]提出一种有效的混合聚类算法，在一定程度上克服了K-均值聚类算法和层次聚类算法各自的缺陷。

文献[3]提出一种基于变长编码的改进遗传算法，有效地解决了K-均值聚类算法对初始中心选取敏感的问题。

文献[4]提出了一种基于密度及最近邻相似度的初始聚类中心选取方法，大大提高聚类结果的稳定性。

文献[5]提出了一种基于数据对象在空间分布规律的新的初始聚类中心选取方法，有效解决由于初始中心选取的随机性而导致的聚类结果不稳定的问题。

本文利用分类领域中的特征选择及特征加权方法，提出了一种改进的特征加权K-均值聚类算法。

实验结果证明，所提出的算法能产生质量较高的聚类结果。

2.K-均值算法的改进3.实验结果为了验证本文所提出算法的有效性和可行性，选用UCI 提供的机器学习公共数据库中的5 个数据集对本文改进的聚类算法的聚类性能进行聚类实验。

（见表1）从表 2 中不难看出，随机选取初始聚类中心的传统K-均值算法得到的聚类结果准确率低且不稳定，而且对于有大值属性存在的Wine数据集，错分数大大增加；而使用本文所设计的改进聚类算法所得到的聚类结果不仅准确率高，而且相对稳定。

K-Means聚类算法

K—means聚类算法综述摘要：空间数据挖掘是当今计算机及GIS研究的热点之一。

空间聚类是空间数据挖掘的一个重要功能.K—means聚类算法是空间聚类的重要算法。

本综述在介绍了空间聚类规则的基础上,叙述了经典的K-means算法，并总结了一些针对K-means算法的改进。

关键词：空间数据挖掘，空间聚类,K—means，K值1、引言现代社会是一个信息社会，空间信息已经与人们的生活已经密不可分。

日益丰富的空间和非空间数据收集存储于空间数据库中，随着空间数据的不断膨胀，海量的空间数据的大小、复杂性都在快速增长,远远超出了人们的解译能力，从这些空间数据中发现邻域知识迫切需求产生一个多学科、多邻域综合交叉的新兴研究邻域，空间数据挖掘技术应运而生.空间聚类分析方法是空间数据挖掘理论中一个重要的领域，是从海量数据中发现知识的一个重要手段。

K—means算法是空间聚类算法中应用广泛的算法,在聚类分析中起着重要作用。

2、空间聚类空间聚类是空间数据挖掘的一个重要组成部分.作为数据挖掘的一个功能，空间聚类可以作为一个单独的工具用于获取数据的分布情况，观察每个聚类的特征，关注一个特定的聚类集合以深入分析。

空间聚类也可以作为其它算法的预处理步骤，比如分类和特征描述，这些算法将在已发现的聚类上运行。

空间聚类规则是把特征相近的空间实体数据划分到不同的组中，组间的差别尽可能大，组内的差别尽可能小。

空间聚类规则与分类规则不同,它不顾及已知的类标记，在聚类前并不知道将要划分成几类和什么样的类别，也不知道根据哪些空间区分规则来定义类。

（1)因而，在聚类中没有训练或测试数据的概念，这就是将聚类称为是无指导学习（unsupervised learning)的原因。

（2）在多维空间属性中,框定聚类问题是很方便的。

给定m个变量描述的n个数据对象，每个对象可以表示为m维空间中的一个点，这时聚类可以简化为从一组非均匀分布点中确定高密度的点群.在多维空间中搜索潜在的群组则需要首先选择合理的相似性标准.（2)已经提出的空间聚类的方法很多，目前,主要分为以下4种主要的聚类分析方法（3）:①基于划分的方法包括K—平均法、K—中心点法和EM聚类法。

聚类分析—K-means and K-medoids聚类要点

2018/10/5
在图像分割上的简单应用（续）
分割后的效果
注：最大迭代次数为20次，需运行多次才有可能得到较好的效果。
2018/10/5
在图像分割上的简单应用（续）
例 2：
注：聚类中心个数为5，最大迭代次数为10。
2018/1Байду номын сангаас/5
k-平均聚类算法(续)

优点: 相对有效性: O(tkn),
其中 n 是对象数目, k 是簇数目, t 是迭代次数; 通常, k, t << n.
2018/10/5
PAM

PAM (Partitioning Around Medoids) (Kaufman and Rousseeuw, 1987)

是最早提出的k-中心点聚类算法基本思想:

随机选择k个代表对象

反复地试图找出更好的代表对象: 分析所有可能的对象对，每个对中的一个对象被看作是代表对象, 而另一个不是. 对可能的各种组合, 估算聚类结果的质量
2018/10/5
k-中心点聚类方法(续)

找聚类中的代表对象(中心点)
PAM (Partitioning Around Medoids, 1987)

首先为每个簇随意选择选择一个代表对象, 剩余的对象根据其与代表对象的距离分配给最近的一个簇; 然后反复地用非代表对象来替代代表对象，以改进聚类的质量 PAM 对于较小的数据集非常有效, 但不能很好地扩展到大型数据集

k-平均值(MacQueen’67): 每个簇用该簇中对象的平均值来表示

k-中心点或 PAM (Partition around medoids) (Kaufman & Rousseeuw’87): 每个簇用接近聚类中心的一个对象来表示

基于改进遗传算法的K-means聚类分析

７８
基于改进遗传算法的Ｋｍｅｎ类分析 — ａｓ聚
基于改进遗传算法的Ｋｍｅｎ聚类分析 — ａｓ
ＣｌｓｅｉｇＡｎｌｓｓｏｕｔｒａｙｉｆＫ－ｍｅｎａｅｎｍｐｏｅｎａｓＢｓｄｏＩｒｖｄＧｅｅｉｇｒｈｎｔＡｌｏｉｍｃｔ
王颖刘建平（浙江理工大学信息电子学院，浙江杭州３０１）１０８
摘要
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｋｍｅｎ — ａｓ算法是聚类分析中的一种经典算法，是Ｋｍｅｎ但 — ａｓ算法是一种局部搜索技术，受初始聚类中心的影响可
会过早收敛于最优解。国Ｈｌｎ美ｏｌｄ教授于１７ａ９５年提出了一种
各个参数的取值。
２１编码方案及种群初始化，
遗传算法的进化很大程度上取决于编码机制，染色体编码
方式有很多种，聚类分析中常用的是浮点数编码和二进制编码。
全局优化自适应概率搜索算法，即遗传算法。算法是模拟生物该在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化
搜索算法，有较强的鲁棒性和全局寻优的能力。文中为了解具本决Ｋｍｅｎ — ａｓ算法的不足，入遗传算法，中心点的选取进行引对

基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法研究

多类问题可以简化为两类问题来解决，因此不
Ｇｍｅｎ＝．ａ
（）２
均衡数据集分类问题的研究重点是提高两类问题中少数类的分类性能。表１两类数据集的混合矩是
２１年１００月８日收到黑龙江省教育ｐ墩术研究项目１３１）（１ｌ３资助５０
果。这是因为，数类样本比少数类样本多得多，多
１不均衡数据集分类问题的研究现状
１１评价准则．
若把所有的样本都分类为多数类，确度仍然很精
高，少数类的识别率却为０。
１１２几何均值．．
第１Ｏ卷
第１Ｏ期２１４月００年
科 ‘学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．０Ｎｏ１Ａｐ．０１１１．０ｒ２０
１７ — ８５２１）０２３－５６１１１（００１－３４０
ＳｉｎｅＴｃｎｌｇｎｇｎｅｉｇｃｅｃｅｈｏｏｙａｄＥｎｉｅｒｎ
阵。少数类和多数类的真实类标号分别为ｐｓｉｏｉｖｔｅ和ｎｇｔｅｅａｉ。ｖ和分别是正确分类的少数类和多数类的样本数量，和分别是误分类的少数类和多数类的样本数量。下面是常用分类的几个标准。
表１两类数据集的混合矩阵
授，硕士；研究方向：计算机图像处理与人工智能。
１期０
杨

基于改进遗传算法的直发包装SKU_归并优化方法

包装工程第44卷第19期·248·PACKAGING ENGINEERING2023年10月基于改进遗传算法的直发包装SKU归并优化方法徐畅1，王军1,2*，潘嘹1,2（1.江南大学机械工程学院，江苏无锡214122；2.江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏无锡214122）摘要：目的采用直发包装SKU归并优化方法，通过减少最小存货单位（Stock Keeping Unit，SKU）的种类，来达到节省物料成本的目的。

方法综合运用k-means聚类分析和组合优化理论，建立直发包装SKU归并模型，并设计基于非均匀变异算子的遗传算法求解方法。

以随机生成SKU尺寸信息及其对应的直发包装订购数量的测试数据集为例，通过对比归并前后的SKU种类数和物料成本来验证优化方法的有效性和可行性。

结果优化后，直发包装SKU归并方案中SKU种类的平均降低率为33.13%，归并可使物料成本平均下降 2.84%。

结论研究成果可丰富直发包装领域的相关研究，对优化供应链结构，促进包装系列化、智能化发展具有指导意义。

关键词：最小存货单位；直发包装；聚类分析；非均匀变异算子；遗传算法中图分类号：TS206.4 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)19-0248-10DOI：10.19554/ki.1001-3563.2023.19.032Optimization Method of SKU Merging for Delivered with Original Package Based onImproved Genetic AlgorithmXU Chang1, WANG Jun1,2*, PAN Liao1,2(1. School of Mechanical Engineering, Jiangnan University, Jiangsu Wuxi 214122, China; 2. Jiangsu Key Laboratory ofAdvanced Food Manufacturing Equipment and Technology, Jiangsu Wuxi 214122, China) ABSTRACT: The work aims to use the SKU merging optimization method of delivered with original package(DWOP) to achieve the purpose of saving material costs by reducing the types of stock keeping units (SKUs).K-means clustering analysis and combinatorial optimization theory were used comprehensively to establish the SKU merging model of DWOP. Afterwards, the genetic algorithm based on non-uniform mutation operator was designed to solve this problem. With the test data set of randomly generated SKU size information and its corresponding order quantity of DWOP as an example, the effectiveness and feasibility of the optimization method were verified by comparing the number of SKU types and the material cost of DWOP before and after merging. The results showed that the average reduction rate of the SKU types in the DWOP SKU merging scheme after optimization was 33.13%, and the average material cost reduction rate was 2.84%. The research results can enrich the related research in the field of DWOP and have guiding significance for optimizing the supply chain structure and promoting the serialization and intelligent development of packaging.KEY WORDS: stock keeping unit; delivered with original package; clustering analysis; non-uniform mutation operator;genetic algorithm收稿日期：2023-01-13基金项目：国家自然科学基金（51205167）；江苏省自然科学基金（BK20151128）；国家一流学科建设轻工技术与工程（LITE 2018-29）第44卷第19期徐畅，等：基于改进遗传算法的直发包装SKU归并优化方法·249·截至2021年12月，我国的网络购物用户规模已达8.4亿，是全球最大的网络零售市场，而伴随网络购物而生的是井喷式增长的快递量[1]。

K-均值聚类算法改进及应用的开题报告

K-均值聚类算法改进及应用的开题报告一、研究背景和意义数据挖掘是现代企业和组织中日益重要的方面，目的是通过分析数据集，发现隐藏的关系和规律，从而产生新的见解和业务洞察。

K-均值聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，可用于分析由多个维度和变量组成的数据集，从而将它们划分为个别的群组或簇。

这种算法通常被用于图像分割，网络安全，医学诊断等方面。

然而，K-均值聚类算法也存在一些问题，例如容易陷入局部最优解、对噪声敏感、不适用于处理数据分布不均等情况。

因此，针对这些问题的改进和优化是非常必要和有意义的。

二、研究内容和方法本研究的主要目的是改进原始的K-均值聚类算法，并将其应用于实际数据集中。

具体内容和方法如下：1.改进算法基于前人的研究和相关文献，本研究首先将探索改进K-均值聚类算法的方法，如基于遗传算法、模拟退火算法、PSO等智能优化算法的思路进行适当的改进，从而提高算法的效率和精度。

2.应用实例选择合适的数据集进行K-均值聚类算法的改进实验，并进行算法效率和性能的评估和比较。

同时，将应用改进算法来解决实际企业或组织中存在的数据聚类问题。

例如，基于汽车销售数据来聚类不同型号、品牌和地域的市场趋势，从而进行更好的销售策略决策。

三、预期结果和意义预计本研究将改进基本K-均值聚类算法并应用于实际数据集中，通过对改进算法的测试和比较，以及对应用实例的分析和评估，产生以下预期结果：1.改进算法的比较分析：将改进方法与原始的K-均值聚类算法进行比较，分析算法的效率、精度等指标，评估改进后的算法的优越性。

2.应用实例的分析评估：将改进算法应用于实际数据集中，并比较与传统算法的差异，分析聚类的结果并挖掘潜在的业务价值。

本研究的意义在于探讨K-均值聚类算法的改进和应用，从而深入挖掘数据分析和数据挖掘的潜力，对企业和组织进行有效的决策支持。

基于遗传算法的K均值聚类分析

基于遗传算法的Ｋ均值聚类分析¨计算机科学２００３Ｖｏｉ．３ＤＮ９，２王敞陈增强袁著祉（南开大学信息技术科学学院天津３０００７１）Ｋ－ＭｅａｎｓＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＢａｓｅｄｏｌｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷＡＮＧＣｈａｎｇＣＨＥＮＺｅｎｇ—ＱｉａｎｇＹＵＡＮＺｈｕ。

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一种基于遗传算法的Kmeans聚类算法

一种基于遗传算法的K-means聚类算法一种基于遗传算法的K-means聚类算法摘要：传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容易陷入局部最优。

针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合，通过多次选择、交叉、变异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始质心集，克服了传统K-means 算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。

关键词：遗传算法；K-means；聚类聚类分析是一个无监督的学习过程，是指按照事物的某些属性将其聚集成类，使得簇间相似性尽量小，簇内相似性尽量大，实现对数据的分类[1]。

聚类分析是数据挖掘技术的重要组成部分，它既可以作为独立的数据挖掘工具来获取数据库中数据的分布情况，也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。

聚类分析已成为数据挖掘主要的研究领域，目前已被广泛应用于模式识别、图像处理、数据分析和客户关系管理等领域中。

K-means算法是聚类分析中一种基本的划分方法，因其算法简单、理论可靠、收敛速度快、能有效处理较大数据而被广泛应用，但传统的K-means算法对初始聚类中心敏感，容易受初始选定的聚类中心的影响而过早地收敛于局部最优解，因此亟需一种能克服上述缺点的全局优化算法。

遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法。

在进化过程中进行的遗传操作包括编码、选择、交叉、变异和适者生存选择。

它以适应度函数为依据，通过对种群个体不断进行遗传操作实现种群个体一代代地优化并逐渐逼近最优解。

鉴于遗传算法的全局优化性，本文针对应用最为广泛的K-means方法的缺点，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA(Genetic K-means Algorithm)，以克服传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。

用遗传算法求解聚类问题，首先要解决三个问题：(1)如何将聚类问题的解编码到个体中；(2)如何构造适应度函数来度量每个个体对聚类问题的适应程度，即如果某个个体的编码代表良好的聚类结果，则其适应度就高；反之，其适应度就低。

一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法

一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法
唐朝霞
【期刊名称】《成都大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(030)002
【摘要】结合遗传算法和K均值聚类算法的优点,提出一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法.将遗传算法的编码方法、初始化、适应度函数、选择、交叉和变异等较好地应用于聚类问题,不仅解决了K均值聚类算法中K值难以确定、对初始值敏感以及遗传算法存在收敛性差和容易早熟的缺点,而且实现了聚类中心的优化选择、K值的自动学习和基因的自适应变异等.仿真实验表明,改进后的算法效率有较大的提高.
【总页数】3页(P162-164)
【作者】唐朝霞
【作者单位】淮阴工学院计算机工程学院，江苏淮安223003
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种改进了的基于遗传算法的维特征加权改进FCM算法 [J], 韦相;汤兴华
2.一种改进的基于特征赋权的K均值聚类算法 [J], 任江涛;施潇潇;孙婧昊;黄焕宇;印鉴
3.一种基于改进遗传算法的组合加工约束混流车间调度方法 [J], 朱海华;张毅;孙宏伟;廖良闯;唐敦兵
4.一种基于改进遗传算法的烟厂卷包排产方法 [J], 向伟康;殷军普
5.一种基于改进遗传算法的宽带吸波材料优化设计方法 [J], 邢正维;梁迪飞;刘川;刘倩;李健骁
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基于改进遗传算法的K―means聚类方法

基于改进遗传算法的K―means聚类方法摘要：K-means算法是聚类分析划分方法中的一种常用方法，也是目前在数据分析方法中最有应用前景的方法之一。

但K-mean算法对初始聚类中心十分敏感，这对处理学生成绩等数据而言，会导致聚类结果极为不稳定。

为此，提出基于改进遗传算法的K-means聚类算法。

该算法利用遗传算法解决初始聚类中心，提高聚类结果的稳定性，但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。

将改进遗传K-means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中，可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题，并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价，利用所获得的数据聚类结果指导教学，从而提高教学质量。

关键词：聚类；K-means 算法；遗传算法0引言K-means算法是一种应用非常广泛的聚类分析方法，具有简洁、高效、可伸缩性强等优点，一般用簇内数据对象的均值表示K-means算法每个簇的中心[1]。

但传统K-means算法存在诸多不足之处。

例如，传统K-means算法对初始聚类中心敏感、算法需要指定参数K的值、输入的不同K值随目标准则函数进行不同次数的迭代、聚类结果波动大、容易陷入局部最优[2]。

遗传算法具有很强的鲁棒性和适应性，在解决大空间、多峰值、非线性、全局寻优能力等问题上具有优势，但也存在着前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。

基于改进遗传算法的K-means算法能够有效解决算法对初始值K的依赖性，自动生成类K；同时严格选取初始中心点，加大各中心点之间的距离，避免初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态[3-6]。

本文基于改进遗传算法进行学生成绩的K-means聚类分析，将学生的考试成绩按照不同科目分成不同的类簇，利用改进遗传算法解决初始聚类中心问题，从而在整体上归纳分析该门课程所具有的特点属性，以及每门课程之间的联系性和差异性，以提高算法效率和准确性。

并且，通过选择运算、交叉运算和变异运算来加快算法的收敛性。

基于遗传算法的一种改进的K-均值聚类算法

基于遗传算法的一种改进的K-均值聚类算法张春凯;王丽君【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)026【摘要】The traditional K-mean algorithm has the shortcoming that plunges into a local optimum prematurely because of sensitive selection of the initial cluster center, this paper combines the genetic algorithm and K-means algorithm and presents a genetic algorithm based on K-means clustering algorithm, the algorithm is realized using actual real number of variable length cluster center. It designs new crossover and mutation operators and uses cluster validity index DB-Index as the target function, the problem of optimizing cluster center is solved by algorithm. Compared with the previous two algorithms, this algorithm improves the clustering quality effectively, improves the global convergence rate.%传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值.将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的.同时分别设计出新的交叉算子和变异算子,并且使用的聚类有效性指标DB-Index作为目标函数,该算法很好地解决了聚类中心优化问题,与之前的两种算法相比,改进后的算法改善了聚类的质量,提高了全局的收敛速度.【总页数】4页(P144-147)【作者】张春凯;王丽君【作者单位】江苏食品职业技术学院计算机应用技术系,江苏淮安 223003;河北北方学院图书馆,河北张家口075000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法 [J], 唐朝霞2.一种基于位置指纹定位的K-均值聚类算法的改进 [J], 孔港港;杨力;孙聃石;吴雨3.一种改进的K-均值聚类算法 [J], 隋心怡;王瑞刚;张鸿翔4.改进遗传算法的K-均值聚类算法研究 [J], 徐家宁;张立文;徐素莉;李进5.一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法研究 [J], 王凤领;梁海英;张波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。