基于自适应遗传算法的K均值混合聚类算法
基于自适应算法的机器学习方法研究
基于自适应算法的机器学习方法研究在机器学习领域中，自适应算法是一种十分受欢迎的算法，它能够根据数据的不同特征自动进行调整和改进，从而提高模型的准确度和泛化性能。
本文将就基于自适应算法的机器学习方法进行深入探讨，以期在实践中能更好地应用和发挥其优势。
一、自适应算法的介绍自适应算法是一种能够自动地进行参数调整和改进的算法，它的特点在于可以根据数据的不同特征和模式进行动态地调整，以获得更好的结果和准确度。
自适应算法主要应用于人工神经网络、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等领域，能够在不同的环境下进行自适应学习和优化。
二、自适应算法在机器学习中的应用在机器学习中，自适应算法是一个十分有前途的研究方向，已经在许多领域得到了广泛的应用。
以下是自适应算法在三个主要机器学习领域中的具体应用介绍：1、分类在分类问题中，自适应算法能够根据数据的不同特征进行分类模型的动态优化。
例如，K-均值算法可以自适应地调整质心的位置，从而实现更准确的聚类效果。
而支持向量机则可以自适应地调整模型的参数，以更好地适应不同的数据分布。
2、聚类在聚类问题中，自适应算法能够根据数据的不同分布进行聚类模型的动态调整和改进。
例如，基于遗传算法的聚类方法可以根据数据的不同分布自动演化出更优的聚类结构，从而获得更好的聚类性能。
3、回归在回归问题中，自适应算法能够根据数据的不同特征自动调整回归模型的参数和结构，从而获得更好的回归拟合效果。
例如，基于粒子群算法的回归方法能够自适应地搜索参数空间，从而获得更准确的回归预测结果。
三、如何实现基于自适应算法的机器学习方法实现基于自适应算法的机器学习方法需要考虑以下几个方面：1、选择算法需要根据不同的问题选择不同的自适应算法，例如在分类问题中可以使用支持向量机、朴素贝叶斯等算法，而在回归问题中可以使用神经网络、决策树等算法。
2、确定参数在选择算法之后，需要确定算法的参数，例如学习率、群体大小等参数，这些参数直接影响算法的性能和效果，因此需要进行合理的选择。
基于距离阈值的自适应K-均值聚类算法
２ ０ １ ６年 ｌ ２月
郑 州 大 学 学 报（ 理 学 版） Ｊ ． Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ． （ Ｎ ａ ｔ ． Ｓ ｃ ｉ ． Ｅ ｄ ． ）
Ｖｏ １ ． ４ ８ Ｎｏ ． ４
Ｄｅ Ｃ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ２ ０１ ６
基 于 距 离 阈值 的 自适 应 Ｋ一 均 值 聚 类 算 法
曾庆 山， 张贵 勇
（ 郑州 大学 电气工 程学 院 河南 郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ １ ）
摘要： 为快速有效地确 定聚类中心 ， 提 出一种基 于距离 阈值 的 自适 应 均值 聚类 算法． 首先确定合 理的距离 阈值 ，
其次根据距离 阈值确定初始聚类 中心位 置及个 数 ， 最后 对位置 相近 的聚类 中心簇 进行 合并 ， 获得新 的聚类 中心位 置及个数． 结果 表明 ， 该方法可 以 自动确定 ｋ 值及 中心位置 ， 有效避免将离群点错误聚类 ， 从 而改 善了聚类效果 ． 关键词 ： Ｋ － 均值 ； 距 离阈值 ；聚类 中心
型的聚类等 Ｊ ． 其中划分聚类就是对给定的数据集 ， 采用划分的方法将其分为 ｋ 个类 ， 每个类至少有一个数 据对 象 ， 每个 数据 对 象只 能属 于一个 类 ． 均值 聚类 是一 种经 典 的 划分 聚类 方 法 ， 该 方法 以确 定 的类 数 ｋ和 选定 的初始 类 中心 为前提 ， 将 各数据 对 象聚成 多个 类簇 ， 使 得 同一 个 类簇 的对象 之 间 具有 较 高 相似 度 ， 而不 同类簇的对象之间具有较高相异度 ． 目 前对 Ｋ ． 均值聚类算法的研究大致 可以分为两个方 向： 一个方 向是 初始 类 中心 的选 取 ． 文献 ［ ４ ］提 出一种 基于 数据 内在 密 集 性 的初 始 类 中心选 取 方 法 ； 文献 ［ ５ ］ 对最大 、 最 小 距离算法进行改进 ， 提出一种最大距离积法 ， 选取与已初始的聚类中心距离最远的高密度的中心点作为当前 聚类 中心 ． 另一个 方 向是 克服 Ｎ Ｐ难 问题 ． 文献 ［ ６ ］ 提 出 了一 种全 局 的 均 值算 法 ， 该算法 通 过不 断地迭 代确 定 最佳 的初 始类 中心 ； 文献［ ７ ］引入特 征权 值 的思想 ， 提 出 了基 于数据 密度 的初始 类 中心选 取方 法和 改 进 的 特 征赋 权 的 均值 算法 ； 文献 ［ ８ ］ 利 用遗 传算 法 的全局 寻优 能力 改进 － 均 值 聚类 算 法 ； 文献［ ９ ］ 将Ｋ － 均值 聚 类与改进的人工蜂群算法相结合 ， 提高了全局寻优能力 ， 克服了传统 均值聚类算法稳定性差的缺点． 初 始 ｋ值 的选取 对最 后 的聚类 效果 有着 直接 的影 响 ， 尤其在 数据 集没 有 给 出准 确 的类 别个 数 ， 又对 数据 集无先验知识的情况下 ， 很难确定合适的ｋ 值． 即使 ｋ 值可以确定 ， 仍需要考虑到初始 中心对 － 均值聚类的影 响． 许 多 文献 给 出了根 据数 据密 度确 定初 始聚 类 中心 的方法 ， 但是 数据 密度 的计算 方 法较 为复杂 ． 因此 ， 本 文 提 出了一 种基 于距 离 阈值 的 自适 应 均值 聚类 算 法 ． 通 过 寻 找合 适 的距 离 阈值 ， 并 根 据该 距 离 阈值 对 数 据 集 进行 初 始 聚类 以及初 始聚 类簇 合并 等 ， 得 到适 合 该 数 据集 的 聚类 中心 ． 该 距 离 阈值 的 确定 方 法 简 单 易 实 现， 可 以在无监 督 学 习的情 况下 ， 自动 地确 定数 据集 的 聚类 中心 个 数 ｋ以及 聚 类 中心 位 置 ， 克 服离 群 点 对 聚 类 结 果 的干扰 ， 获 得更 稳定 、 更好 的聚类效 果 ．
基于主动进化遗传算法的k-means聚类方法
、
引 言
二 、 动进 化思 想 主
ｋｍｅｎ 聚类 算 法 简 单 有 效 ， — ａｓ 已经 应 用 到许
多领 域 ， 括模 式识 别 、 包 图像 和语 音数 据 压缩 、 基
在遗 传算法 进 化初期 ， 由于交速 向局 部 最 优 点 收缩 ， 映在 进 反 化 曲线上 呈 明显 的下降趋 势 。 当到达局 部最优 之 后 ， 仅依 靠交 叉 和 选 择操 作 已经 很难 使 搜 索 过 仅 程跳 出局部 最优 ， 须依 靠 变 异 操 作来 扩 展 其 搜 必
适 应范 围 。
可能 并不 是完 全消 极 、 动 的 ， 被 变异 机制 除 了有 随
机性 的一 面外 ， 有非 随机 性 的一 面 ， 还 即生物 自身
主 动参与 其变 异 发 生 的过 程 ， 生 对 其 适应 环 境 产 变化 有利 的定 向变 异 。 我 们 将 这 种 生物 体 主动
索范围。遗传算法的理论基础是建立在达尔文进
化论 的基础 上 ， 采 用 的变 异 机 制是 一 种 不 定 变 所 异机制 ， 这种 变异 机制 是 随机产 生 的 ， 不具 有主 动 产 生有利 变 异 的能 力 ， 异 结果 是 否 有 利 是 不 确 变 定 的， 向有利 方 向进 行 变 异 的概 率 非 常 小 。这 种
局部 最优 解的缺 陷， 聚 类更合 理 ， 使 效果 更好 。
关 键词 ： 遗传 算 法 ； 动进化 ； 主 中心定位 算 子 ；— ａ ｓ ｋｍｅｎ
中 图分类号 ： Ｐ ８ 文献 标志 码 ： 文章 编号 ：６ ２２ ９ （ ０ ０ ０ —０ ３０ Ｔ １ Ａ １ ７ —６ ８ ２ １ ） １０ ５ —４
第２ ３卷第 １ 期
自适应遗传算法在聚类分析中的应用
ｙｉ ｍｅ ｏ ｓｂｓｄ ｏ ｄｐｉｅｇｎ ｔ ｇｒｈ （Ｇ ）ｉ ｐｅｅ ｔ ．Ｔ ｅｃｎｔｕｎ ｌｍ ｎｓ ｏ ｅｅｉ ａｇｒｈ ｎ ｔ ｇｎ ｒｌｓ ｐ ｏ ｓｌ ｓ ｔｄ ａｅ ｎ ａ ａｔ ｅｅｉ ａ ｏｉ ｍ Ａ ＡＣ ｓ ｒｓｎｅ ｓ ｈ ｖ ｃｌ ｔ ｄ ｈ ｏｓ ｔ ｔｅ ｅｔ ｆｇｎｔ ｏｉ ｍ ａ ｄ ｉ ｅｅａ ｔ ｓ ｔ ｏ ｅ ｉｅ ｅ ｃｌ ｔ ｓ ｅ ｖ
ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｈａ ｅ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔｄ ｔ ｈ ｓ ａ ｇ ｏ ｏ ｃ ｕ ｉｎ ｕ ｉ ｇ ｔ ｉ ｃ ｕ ｔｒｎ ａ ａｙ ｉ ｔ ｏ ｏ ｃｕ ｔ ｒ ｎ ｍｂ ｒ ｒ ｂ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｅ ．Ｉ ａ ｏ ｄ ｃ ｎ ｌ ｓｏ ｓｎ ｈ ｓ ｌ ｓｅ ｇ ｎ ｌ ｓｓ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ｌ ｓｅ ｕ ｅ ． ａ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： Ａｄ ｐ ｉ ｅ ｇ ｎ ｔ ａｇ ｒｔ ｍ；ｃ ｕ ｔｒｎ ａｙ ｉ ；Ｋ— ａ ｓ ｉ ｓ ｆ ｎ ｔ ｎ ｙ ｒｓ ａ ｔ ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｈ ｖ ｃ ｉ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ａ ｌ ｓｓ ｎ ｍｅ ｎ ；ｆ ｎｅ ｓ ｕ ｃｉ ｔ ｏ
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
Ａｂ ｔａ ｔ ｈ ｒｄｔ ｎ ｌｋ ｍｅｎ ｃｕ ｔｒｎ ｔｏ ｉ ｏ ｓｎ ｉｖ ｏ ｈ ｎｔａ ｌｓｅｉｇ ｃ ｎｅ．Ｔ ｖ ｒｏ ｈｓ ｒｂｅ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｔａ ｉｏ ａ － ａ ｌｓｅｉｇ ｍｅｈ ｄ ｓ ｏ ｅ ｓｔ ｅ ｔ ｔｅ ｉｉ ｌ ｃｕ ｔｒｎ ｅ ｔｒ ｏ ｏ ｅｃｍｅ ｔ ｉ ｉ ｔ ｉ ｉ ｐｏ ｌｍ ａ ｃｕｓｅ ｎ ｎ ｌ ｌ ｔｒ ｇ ａ ａ— ｉ
科
ห้องสมุดไป่ตู้朱 永 宽
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。
基于遗传算法和遗传模糊聚类的混合聚类算法
ｒｎ ｎ ｐ ｃ ｔ ｎ ， ０ ７，３ ３ ：６ － ６ ． ｉｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａｉ ｓ ２ ０ ４ （ ） １ ４ １ ５ ｉ ｏ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｄ ｎ ｍｉａｌ ｅ ｈ ｕ ｅ ｆ ｃｕ ｔｒ ｃ ｎ ｅ Ｃ ａ ｄ ｈ ｓ ｐｉ ｌ ｌｓ ｒ ｓ ｍｐ ｅ ｗｅ ｃｎ ｔ ｃ ｅ ｓｒ ｃ ： ｎ ｏｄ ｒ ｔ ｙ ａ ｃ ｌ ｇ ｔｔｅ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ｌｓｅ ｅ ｔｒ ｎ ｔｅ ｍｏ ｔｏ ｔ ｙ ｍａ ｃｕ ｔ ａ ｌ ， ｏ ｓｒ ｔ ａ ｎ ｗ ｅ ｕ
基于遗传算法和遗传模糊聚类的混合聚类算法1652007433第一类第二类第三类第四类第五类第六类1012181113151719212223242526272829141620分类结果上接165页结论通过构造目标函数实现了模糊c均值算法的聚类数的动态确定同时利用内层的遗传模糊聚类算法可以找到对应类别数的全局最优聚类划分避免基本fcm易于陷入局部最优的弊端
厶为：
＝
１ 概 述
聚类 问题 是将一个 数据点集合 中的元 素按某种相 似程 度
的度 量 分 别 赋 予 不 同 的 类 别 标 号 。 模 糊 Ｃ一 值 聚 类 方 法 均
Ｚ ＝ ｄ ２
（ １ ）
（Ｃ 【 Ｆ Ｍ）】 被应用到 了很 多方面 ， ・ 已经 例如图像处 理模糊 管理 决 策和数据预处理 。 并且 已经取得 了很好的效果。 但是 Ｆ Ｍ对 初 Ｃ 值非常敏感 ， 不同的初始值 的选 取 ， 会得到不 同的聚类结果 ， 导
致 它 最 终 收 敛 到 局 部 最 优 解 。而 且 该算 法 需 要 确 定 聚类 数 目 ，
且 ∈ｌ １ ｐ，】
Ｃ
２／ １Ｙ（ ≤ ） ￣ ｊ１ ｎ ＝
一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法
１ Ｋ 均值 算 法原理 一
聚类 可以通过 数学 方法描述如下 ： 将 给定数据集 Ｘ＝｛ ， ， ， ｝ 分为 多 个 不 同类 别 … 划 Ｃ＝｛ Ｃ ， ， ， 中 （ ＝１２ ３ … ，） ｄ维 向量 ， Ｃ ，２ … Ｃ ｝其 ｉ ，，， ｎ 为 为
基本遗传算法 自身存 在着 容易陷入局部早熟 的缺点 ， 不能保证
其 中： （ ｃ） ｄ ｘ，，表示 数据 与所 属类 中心 ｃ 的距 离 ； 示所 ， Ｊ表 有类 内距离 和， 越小 ， ． ， 表示 聚类 效果越好 。
采蜜行为而提 出的一种群体智 能优 化算 法 ， 可较好地解决多变 量 函数优化 问题 。其 主要特点是不需要 了解 问题 的特殊信 息 ， 只需要对问题进行优劣 的比较 ， 通过各人工蜂个体 的局部寻优 行为 ， 最终在群体 中使全局 最优值 涌现 出来 ， 着较快 的收敛 有
第 ６期
算法 流程 如图 １所示 。
毕 晓君 ， ： 结合 人 工蜂群 和 Ｋ均值 的混合 聚类 算法 等 一种 －
２ ２ 带有线性调整 策略的人工蜂群算法 ．
・ ０ １・ ２４
在 Ａ Ｃ算法的寻优过 程 中， 同 的进化 时期对 全局 搜索 Ｂ 不 能力 和局部搜 索能力的要求是不 同的。在算法 的初始 阶段 ， 引 领蜂在对 当前 位置邻域搜 索时 ， 希望 能探索较 大 的区域 ， 较快 地定位最优解 的大致位置 ； 着进化 过程 的推 进 ， 随 在确定 了最 优解 的大致方位以后 ， 群就应 进行精 细 的局 部搜 索 ， 蜂 以加快
含自适应权重的聚类算法研究
含自适应权重的聚类算法研究聚类算法是一种无监督学习的机器学习方法，它将相似的数据点划分为一组，并将不相似的数据点分为其他组。
聚类算法被广泛应用于各种领域中，比如图像分割、生物信息学、信用评估等。
在聚类算法中，自适应权重被广泛应用，能够提高聚类的准确性和稳定性。
自适应权重是指一个算法在执行过程中会根据数据集的分布来自动调整权重，又称为动态权重。
传统的聚类算法通常假设所有的样本数据点权重是平等的，而自适应权重则允许一些更具代表性的样本数据点拥有更高的权重，从而影响聚类结果。
常用的聚类算法有k-means算法、层次聚类算法等，但这些算法在处理噪声点和不平衡数据集时表现并不理想。
因此，近年来许多研究者提出了一些新的基于自适应权重的聚类算法，如带权重k-means算法、Fuzzy c-means算法、自适应距离权重聚类算法等。
其中，自适应距离权重聚类算法（摘自《基于序列相似度的自适应距离权重聚类算法研究》）是一种新型的聚类算法，它结合了自适应权重和距离权重的思想。
该算法将数据点之间的距离计算与相似性度量分开，并根据数据点之间的相似性计算调整距离的权重，从而使具有更高相似性的数据点之间的距离更小。
该算法在处理与序列相关的问题时表现较优。
除了以上提到的聚类算法，还有一些基于进化算法的自适应权重聚类算法，如遗传算法聚类算法、蚁群算法聚类算法等。
这些算法通常以种群的形式聚类数据集，并通过进化运算来优化聚类结果。
总的来说，自适应权重的聚类算法在处理噪声点和不平衡数据集方面表现较好，并能够提高数据聚类的准确性和稳定性。
然而，这些算法仍存在一些需要改进的方面，如处理高维度数据的问题、处理数据集中特定数据分布的问题等。
未来的研究方向应该是解决这些问题，完善自适应权重聚类算法的理论和应用。
k均值聚类算法原理
K均值聚类算法原理一、什么是K均值聚类算法？K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类算法，它将数据集分成k个簇，每个簇的中心点是簇中所有点的平均值。
该算法的目标是最小化所有点到其所属簇中心的距离之和。
二、K均值聚类算法的步骤1.随机选择k个簇中心点。
2.将每个数据点分配到最近的簇中心点。
3.重新计算每个簇的中心点。
4.重复步骤2和步骤3，直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。
三、K均值聚类算法的优缺点优点：1.简单易实现，计算速度快。
2.适用于大规模数据集。
3.对于凸形簇或近似凸形簇的聚类效果较好。
缺点：1.对于非凸形簇或噪声数据的聚类效果较差。
2.对于初始簇中心点的选择较为敏感，可能会导致聚类结果不稳定。
3.需要预先确定簇的数量k。
四、K均值聚类算法的应用实例K均值聚类算法在实际应用中有着广泛的应用，以下为一个简单的应用实例：假设有一家超市，管理者想要将顾客分成不同的簇，以便更好地了解他们的消费行为。
管理者收集了每个顾客的购物金额和购物次数两个指标，然后使用K均值聚类算法将顾客分成了三个簇。
第一个簇的顾客购物金额和购物次数均较高，他们可能是高消费的忠实顾客；第二个簇的顾客购物金额较高，但购物次数较少，可能是偶尔来购物的顾客；第三个簇的顾客购物金额和购物次数均较低，他们可能是低消费的顾客或者只是来超市逛逛的人。
通过K均值聚类算法，管理者可以更好地了解顾客的消费行为，从而制定更加精准的营销策略。
五、结论K均值聚类算法是一种简单易实现的聚类算法，适用于大规模数据集。
但是，它对于非凸形簇或噪声数据的聚类效果较差，需要预先确定簇的数量k，对初始簇中心点的选择较为敏感。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的聚类算法，并结合领域知识进行数据分析。
基于遗传算法的K均值聚类分析
性尽量大…，实现对数据的分类。聚 类分析作为数据挖掘系 统中的一个模块，既可以作为一个单独的工具用以发现数据 库 中数据分布的深层信息 ，也可 以作为其他数据挖掘算法的
一
算 法 的局 部 性 。
２ Ｋ均值算法的基本思想
Ｋ均值 算法是一种使用最广泛的聚类算法 。算法以 为
参 数，把 ｎ个对象分为 个簇 ，使簇内具有较高的相似度， 而簇 问相似度较低 。算法首先随机选择 Ｋ个对象 ，每个对象
ｇ ｏ ａ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｃ ｐ ｂ ｌ ｙ ｏ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ，ａ ｄ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ Ｋ— ａ ｓ ｐ ｒ ｔｏ ｉ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｆ ｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｏ ｓ ｖ ｒ ｌ ｂ ｌ ｐ ｉ ａ ｉ ａ ａ ｉｉ ｆ ｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒ ｈ ｍｉ ｏ ｔ ｃ ｉ ｎ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｈ Ｍｅ ｎ ｏ ｅ ａ ｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｅ ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｏ ａ ａ ｔｖ ｒ ｓ ｏ ｅ
ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ａ ｄ ａ ａ ｔ ｅ ｍｕａｉｎ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ， ｈ ｃ ｖ ｒ ｏ ｓｔｅ ｓ ｎ ｉｖ ｔ ｔ ｔｅｉ ｉａ ｓ ｒ ｃ ｎ ｒ ａ ｄ ｌｃ ｌ ｙ ｏ — ａ ｓ Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒ ｂ ｂｌ ｙ ｎ ｄ ｐｉ ｔｔ ｒ ｂ ｂｌ ｙ ｗ ｉｈ ｏ ｅｃ ｍｅ ｈ ｅ ｓ ｉｉ ｏ ｈ ｔ ｌ ｔ ｔ ｅ ｔ ｓ ｎ ａｉ ｆＫ Ｍｅ ｎ ． ｘ ｉ ｔｌ ｉ ｖ ｏ ｉ ｔ ｙ ｎ ｉ ａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｍｅ
简述k均值聚类的实现步骤
k均值聚类的实现步骤1. 简介k均值聚类（k-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不重叠的类别。
该算法通过寻找数据集中各个样本之间的相似性，将相似的样本归为一类，从而实现聚类分析。
2. 算法步骤k均值聚类算法主要包含以下几个步骤：步骤1：初始化首先需要确定要划分的类别数k，并随机选择k个样本作为初始聚类中心。
这些聚类中心可以是随机选择的，也可以根据领域知识或经验来确定。
步骤2：分配样本到最近的聚类中心对于每个样本，计算它与各个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类别。
步骤3：更新聚类中心对于每个聚类，计算该类别内所有样本的平均值，作为新的聚类中心。
步骤4：重复步骤2和步骤3重复执行步骤2和步骤3，直到满足停止条件。
停止条件可以是达到最大迭代次数、聚类中心不再发生变化等。
步骤5：输出聚类结果k均值聚类算法输出每个样本所属的类别，即完成了对数据集的聚类分析。
3. 距离度量在k均值聚类算法中，需要选择合适的距离度量方法来计算样本之间的相似性。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
欧氏距离欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它表示两个点在n维空间中的直线距离。
假设有两个点A(x1, y1)和B(x2, y2)，则它们之间的欧氏距离为：d(A, B) = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)曼哈顿距离曼哈顿距离是另一种常用的距离度量方法，它表示两个点在n维空间中沿坐标轴方向的绝对差值之和。
假设有两个点A(x1, y1)和B(x2, y2)，则它们之间的曼哈顿距离为：d(A, B) = |x2 - x1| + |y2 - y1|余弦相似度余弦相似度是用于衡量两个向量之间的相似性的度量方法，它通过计算两个向量的夹角余弦值来确定它们的相似程度。
假设有两个向量A和B，则它们之间的余弦相似度为：sim(A, B) = (A·B) / (||A|| * ||B||)其中，A·B表示向量A和向量B的内积，||A||和||B||分别表示向量A和向量B 的模长。
k均值聚类算法 理想簇数
k均值聚类算法理想簇数k均值聚类算法是一种常见的无监督学习方法，用于将数据集划分为k个不同的簇。
在确定理想的簇数k时，需要考虑许多因素，包括数据的特性、聚类的目的以及计算资源等。
本篇文章将探讨如何确定理想的k值，并介绍一些常用的方法。
一、k值的选择k均值聚类算法的效率与k值的选择密切相关。
如果选择的k值过小，可能会导致每个簇包含过多的数据点，使得聚类结果过于粗糙；如果选择的k值过大，可能会导致某些簇过于松散，难以区分。
因此，选择一个合适的k值对于获得高质量的聚类结果至关重要。
二、常用的确定k值的方法1.肘部法则：肘部法则是一种基于统计学的k值选择方法。
它通过观察算法在各个k值下的平方误差和（SSE）的变化来确定最佳k 值。
当SSE在某个k值附近达到最小值时，该k值即为最佳选择。
2.最佳类别数法：该方法基于一些理论框架，如轮廓系数、Gapstatistic等，来评估聚类效果并选择最佳k值。
这些方法可以提供有关k值选择的直观解释，但需要更多的计算资源。
3.交互式探索性数据分析：通过可视化聚类结果，可以直观地观察到簇的分布和形状。
通过交互式探索性数据分析，可以逐步增加k 值，并观察聚类结果的改善程度，从而找到最佳的k值。
三、实际应用中的考虑因素在选择k值时，需要考虑许多因素，包括数据的特性、聚类的目的以及计算资源等。
例如，如果数据集具有明显的簇结构，且每个簇都相对较小，那么选择较小的k值可能更合适。
相反，如果数据集包含大量数据点且每个簇都相对较大，那么选择较大的k值可能更合适。
此外，还需要考虑计算资源的限制，以确保选择的k值可以在可接受的计算时间内完成。
四、结论选择一个合适的k值对于获得高质量的聚类结果至关重要。
肘部法则、最佳类别数法以及交互式探索性数据分析等方法可以帮助确定理想的k值。
在实际应用中，需要考虑数据的特性、聚类的目的以及计算资源等因素。
通过这些方法和技术，我们可以获得更好的聚类结果，并更好地利用k均值聚类算法解决各种实际问题。
基于数据密集性的自适应K均值初始化方法
２ ０ １ ４年 ２月
计算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ
Ｖ０ ｌ ＿ ３１ Ｎｏ ． ２ Ｆｅ ｂ．２ ０１ ４
基 于 数 据 密 集 性 的 自适 应 Ｋ 均 值 初 始 化 方 法
Ｈ ａ ｔ ｒ Ｚ ｕ ｉ ｊ ｉ ａ ｏ
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ Ａ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ ６ １ ０ ０ ７ ２ ， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｋ — ｍｅ ａ ｎ ｓ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｗｉ ｄ ｅ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ． Ｈｏ ｗｅ ｖ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ｏ ｏ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｌ
关键词 中图分类号 聚类 Ｋ均值 初始 化 初始 聚类中心选取 Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ２ ． ０ ４ ９
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ９
文献标 识码
ＡＮ ＡＤＡＰ ＴⅣ Ｅ Ｋ－ Ｍ ＥＡＮＳ Ｉ ＮＩ Ｔ Ｉ ＡＬＩ ＺＡＴＩ ｏＮ ＭＥ ＴＨ ｏＤ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＤＡＴＡ ＤＥＮＳ Ｉ ＴＹ
k均值算法的聚类步骤
k均值算法的聚类步骤
k均值算法是一种常见的聚类算法，其聚类步骤如下：
1、初始化：随机选择k个聚类中心点，k为预设的聚类数目。
2、距离计算：计算每个数据点到每个聚类中心点的距离，一般使用欧式距离等距离度量方法。
3、分配：将每个数据点分配到距离最近的聚类中心点所属的聚类中。
4、更新：对于每个聚类，重新计算其聚类中心点位置，即将该聚类内所有数据点的坐标取平均值。
5、重复：重复步骤2-4，直到达到预设的迭代次数或聚类中心点的位置不再发生变化。
6、输出：输出k个聚类结果，包括每个聚类的中心点坐标以及属于该聚类的数据点。
需要注意的是，k均值算法对于初始聚类中心点的选择非常敏感，不同的初始聚类中心点会导致完全不同的聚类结果。
因此，为了获得更好的聚类结果，我们可能需要多次运行算法并选择最优的结果。
k 均值算法还需要指定聚类的数目k，如何选择合适的k值也是该算法的一个重要问题。
自适应 k 均值聚类
自适应 k 均值聚类
自适应 K 均值聚类（Adaptive K-Means Clustering）是一种改进的 K 均值聚类算法，它可以根据数据的分布自动调整聚类的数量 K。
传统的 K 均值聚类算法需要手动指定聚类的数量 K，但在实际应用中，我们往往不知道数据应该被分成多少个簇。
自适应 K 均值聚类算法的目标是找到最优的 K 值，使得聚类结果具有更好的准确性和可解释性。
自适应 K 均值聚类算法的基本思想是：在每次迭代中，根据当前的聚类结果评估聚类的质量，并根据评估结果动态地调整 K 值。
具体来说，算法会计算每个簇的轮廓系数（Silhouette Coefficient），轮廓系数是衡量一个簇内样本的密集程度和与其他簇的分离程度的指标。
如果某个簇的轮廓系数较低，说明该簇内的样本不够密集或者与其他簇的边界不够清晰，那么算法会尝试将该簇拆分成两个子簇。
反之，如果某个簇的轮廓系数较高，说明该簇内的样本非常密集且与其他簇的边界非常清晰，那么算法会尝试将相邻的两个簇合并成一个更大的簇。
通过不断调整 K 值和簇的划分，自适应 K 均值聚类算法可以找到最优的聚类结果，从而提高聚类的准确性和可解释性。
需要注意的是，自适应 K 均值聚类算法的计算开销通常比传统的 K 均值聚类算法要大，因为它需要在每次迭代中计算轮廓系数和调整 K 值。
如果你想了解更多关于自适应 K 均值聚类的信息，可以继续向我提问。
基于改进遗传算法的K-means聚类分析
基 于 改 进 遗 传 算 法 的 Ｋ ｍｅ ｎ 类 分 析 — ａ ｓ聚
基于改进遗传算法的 Ｋ ｍｅ ｎ 聚类分析 — ａｓ
Ｃｌｓ ｅ ｉ ｇ Ａｎ ｌｓｓ ｏ ｕ ｔ ｒ ａｙ ｉ ｆ Ｋ－ｍｅ ｎ ａ ｅ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ａ ｓ Ｂ ｓ ｄ ｏ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒ ｈ ｎ ｔ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｃ ｔ
王 颖 刘 建 平 （ 浙江理工大学信息电子学院， 浙江 杭 州 ３ ０ １ ） １ ０ ８
摘 要
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｋ ｍｅ ｎ — ａ ｓ算 法 是 聚 类 分 析 中的 一 种 经典 算 法 ， 是 Ｋ ｍｅ ｎ 但 — ａ ｓ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 Ｈ ｌ ｎ 美 ｏｌ ｄ教授 于 １ ７ ａ ９ ５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 Ｋ ｍｅ ｎ — ａ ｓ算 法 的不 足 ， 入 遗 传 算 法 ， 中心 点 的 选 取 进 行 引 对
k均值聚类算法的收敛准则函数
k均值聚类算法的收敛准则函数摘要：1.引言2.K均值聚类算法简介3.收敛准则函数4.收敛准则函数的计算过程5.举例说明6.总结与展望正文：【引言】在数据分析与挖掘领域，聚类算法是一种重要的方法。
K均值聚类算法作为一种经典的聚类算法，被广泛应用于各个领域。
本文将详细介绍K均值聚类算法的收敛准则函数，以及其计算过程和实际应用。
【K均值聚类算法简介】K均值聚类算法（K-means Clustering Algorithm）是一种基于距离的聚类方法。
其主要思想是将数据集中的点分为K个簇，使得每个簇的内部点之间的距离最小，簇与簇之间的距离最大。
算法的基本流程包括初始化中心点、计算距离、重新分配中心点、迭代直至中心点不再变化等。
【收敛准则函数】K均值聚类算法的收敛准则函数为：误差平方和（Error Sum of Squares，简称ESS）。
误差平方和定义为所有数据点到其所属簇中心点的距离平方和。
算法的目标是寻找使误差平方和最小的中心点分配方案。
【误差平方和的计算过程】1.初始化中心点：随机选择K个数据点作为初始中心点。
2.计算距离：计算每个数据点到中心点的距离，将数据点分配给距离最近的中心点。
3.更新中心点：根据分配的数据点计算新的中心点坐标。
4.迭代：重复步骤2和3，直至中心点不再变化。
5.计算误差平方和：计算当前中心点分配方案下的误差平方和。
【举例说明】以一个含有5个数据点的例子来说明K均值聚类算法的收敛准则函数计算过程。
假设数据点坐标分别为(1, 2)、(3, 4)、(6, 7)、(8, 9)、(10, 11)，初始中心点坐标为(0, 0)和(5, 5)。
1.初始化中心点：有两个中心点，分别为(0, 0)和(5, 5)。
2.计算距离：数据点分配给距离最近的中心点，得到分配方案：(1, 2)→(0, 0)，(3, 4)→(5, 5)，(6, 7)→(5, 5)，(8, 9)→(5, 5)，(10, 11)→(5, 5)。
基于自适应遗传算法的K均值混合聚类算法
基于自适应遗传算法的K均值混合聚类算法
董俊磊;杨进
【期刊名称】《价值工程》
【年(卷),期】2010(029)030
【摘要】本文将AGA算法与K均值聚类方法结合,并将其应用在国际标准数据集iris的聚类上,取得了较好的聚类效果.
【总页数】1页(P223)
【作者】董俊磊;杨进
【作者单位】河南职业技术学院,郑州450000;中国石油天然气管道局天津大港工程建设有限公司,天津300000
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【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.基于扰动免疫粒子群和K均值的混合聚类算法 [J], 许竣玮;徐蔚鸿
3.基于自适应权重的粗糙K均值聚类算法 [J], 周杨;苗夺谦;岳晓冬
4.基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究 [J], 刘悦婷;李岚
5.基于k均值聚类算法的无均衡自适应锂电储能研究 [J], 罗朋; 吴健威; 于跃; 杨燕霞
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计 算各个样本点与新的聚类 中心点的距离 ，并根据距 离最小原则将
Ｋ
ｎ
误差函数来计算：＝ Ｅ
ｉ ＝ １ｘｊ ∈
ｌ ”Ｃ ｘ 一ｉ ｛ Ｉ
（） ３
其 中 Ｋ是聚类 中心 的个 数 ，； ｃ是第 ｉ 个类 的聚 类中心 ， 表示 ｘ 第 ｉ 类 内 的任 意 一 个样 品 。评 估 函 数 越 小 ， 明 这 种 分 类 方法 的 个 说 ⑥ 重复步骤③一 ， ⑤ 直至 Ｅ不再发生明显 变化 ， 或者达 到某 个预 先设 误差越小 ， 该个体被选择到下一代的几率也就越大。 置 的最 大 迭 代 次 数 。 以（ 式所求得 的评估 函数值 Ｅ为基础 ， ３） 利用下式作 为适应度 ２ 自适 应 遗 传 算 法 函数 。 ２１标 准 遗 传 算 法 ． Ｆ Ｏ（－ － ＝Ｌ１ ａ） 一 （ ４） ①选择 ， 根据各 个个体 的适应度 ， 按照一定 的规则或 方法 ， ｔ 从 其 中 ｉ ｅ 是 评 估 值 Ｅ 由小 到 大 排 序 （ 次编 号 为 １２ … ， ， ｎ ｘ ｄ 依 ，， Ｐ Ｐ 代群体 Ｐ ｔ中选择出一些优 良的个体 。 （） ②交叉 ， 以交叉概率 Ｐ， 将从 的排 序 编 号 。ｏ 的取 值 范 围 是 （ ， ）算 法 中取 ｄ ０６ 【 ０ １， ： ．。 群 体 中选 择 出 的一 些个 体 随 机 地 搭 配 成 对 ， 每 ～ 对 个体 以某 种 规 是 群体 规模 ） 对 选择算子按 下述方法来计算 ： 利用 下面的 （ 式循环统计 从第 ５） 则或 方法交换 它们 之间的部分遗传基 因。 变异 ， ③ 以变异概率 Ｐ 从 个 群体 中选择～个或几个个体 ， 以某 种规则或方法改变某一个或几个 个 个 体 到 第 ｉ 个 体 适 应 度 值 之 和 占 所 有 个 体 适 应 度 值 总和 的 比 例 。 环 产 生 随 机 数 ｒ当 ｒｓ时 ， 应 的个 体 被 复 制 到 下 一代 中 ， 循 ， ＜． 对 遗 传 基 因 的值 。 ０ 对 第 ｔ 群体 Ｐ ｔ进 行 了上 述 的遗 传 操作 之后 ， 到 新 的 群体 直 到 生成 １０个 中 间群 体 。 代 （） 得
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｃ ｍｂ ｎ ｓＡＧＡ ｌｏｉｈ ｗｉｈ ｔ ｅ Ｋ ａ ｓ ｃｕ ｔｒｎ ｔｏ ｎ ｐｐｉｓ ｉ ｉ ｈ ｎｅ ｎ ｔ ｎ ｔｎ ａ ｄ ｃｕ ｔｒｎ ｒｓｄ ｔ ｉ ａ ｅ ｏ ｉ ｅ ａｇ ｒｔｍ ｔ ｈ ｍｅ ｎ ｌ ｓｅｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ａ ｄ ａ ｌｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ｉｔｒ ａｉ ａ ｓａ ｄ ｒ ｌｓｅｉｇ ｉ ａａ ｏｌ ｉ
董 俊 磊 ①Ｄｏ ｇＪ ｎｅ； 进 ②Ｙａ ｇＪｎ ｎ ｕ ｌｉ杨 ｎ ｉ
（ 河南职 业 技术 学 院 ， ① 郑州 ４００ ｉ 中 国石油 天然 气 管道局 天津 大 港工 程建 设有 限公 司 ， ５０ ０② 天津 ３００ ） ０００ （ ）ｅ ａ ｏｅｅｏ Ｖ ｃｔ ｎｌ ｎ ｅｈｉ ｌ ｈｎｚｏ ５０ ０Ｃ ｉａ （ Ｈ ＇ ｎＣｌｇ ｏａｏａ ａｄ ｃｎ ａ， ｅｇｈｕ ００ ，ｈｎ ； ￣ ｎ ｌ ｆ ｉ Ｔ ｃ Ｚ ４ （ Ｐｔ ｈ ａＮ ｔ ａ Ｇ ｓ ｉ ｌ ｅ ｕｅｕＴａｊ ａａｇ ｎｉｅｒ ｇＣ ｎｔ ｃｉ ｏ，ｔ． ｉ ｊ ０ ００ Ｃ ｉ ） ￣ ｅ ｏＣ ｉ ，ａ ｒ ａ ｐ ｉ ｒａ ，ｉ ｉ Ｄ ｇｎ ｇ ｅｉ ｏｓｕｔ ｎＣ．Ｌｄ， ａ ｉ ３００ ，ｈ ａ ） ｒ ｎ ｕｌ Ｐ ｅｎ Ｂ ｎｎ Ｅ ｎ ｎ ｒ ｏ Ｔ ｎｎ ｎ 摘要 ： 文将 Ａ Ａ 算法 与 Ｋ均值 聚类 方法 结合 ， 本 Ｇ 并将 其应 用在 国际标 准数据 集 ｉｓ ｒ 的聚 类上 ， 得 了较好 的聚类效 果 。 ｉ 取
Ｖａｕ ｇ ｎ ｅ ｉ ｌ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎｇ
・２ ２３ ・
基 于 自适应遗传 算法 的 Ｋ 均值 混合聚类算 法
Ｋ ｅ ｎ ｂ ｉ ｏ ｅ － ａ ｅ ｕ ｔ ｒｎ ｇ ｒｔ ｍｓ Ｂａ ｅ ｎ Ａｄ ｐ ｉ ｅ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ Ｍ ａ ｓ Ｈｙ ｒｄ Ｍ ｄ ｌ ｂ ｓ ｄ Ｃｌ ｓｅ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ ａ ｔｖ ｎ ｔ Ａｌ ｏ ｉ ｃ ｈ
ｓ ｔｗｈｉｈ ａ ｈｅ ｅ ｅｔｒｃｕ ｔｒｎｇｒ ｓ ｈｓ ｅ， ｃ ｃ ｉｖ ｄ ｂ ｔｅ ｌ ｓｅｉ ｅ ｕ ．
关键 词 ： 自适应 遗传 算 法； 类分析 ；一 聚 ｋ 均值 聚 类
Ｋｅ ｒ ：ａ ａ ｉｅｇ ｎ ｔ ｇ ｒｔ ｍ； ｌｓｅ ｎ ｙ ｉ； —ｍｅ ｎ ｌｓｅ ｉｇ ｖ ｗｏ ｄｓ ｄ ｐｔ ｅ ｅｉ ａ ｏ ｉｈ ｃｕ ｔｒａ ａ ｓｓ ｋ ｖ ｃｌ ｌ ａ ｓｃｕ ｔｒｎ
Байду номын сангаас
中图分类号 ：Ｐ １ Ｔ ３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ６ ４ １（０ ０３ — ２ ３ ０ １０ — ３ １ ２ １ ）０ ０ ２ — １
准Ｇ Ａ操作 算子 中 ， 择算子可 以保证选 出的都是优 良个体 ， 是 选 但 假 设 有 Ｎ 个 未 知 标 号 的 样 本 （ ｘ， Ｘ ）聚 类 的 目的 是 根 据 变异算 子和 交叉算子仅仅是 引入 了新 的个体 ， ｘＩ２… ， 其操作本身并不能保 样本的特征 向量 ， Ｎ个样本聚 为 Ｋ类 ：Ｃ， ：…ｃ ）假 设第 ｋ类 证 新 的个 体 是 否 优 良。此 改 进措 施 有 效 的保 证 了 Ｇ 将 （ 。ｃ， ， Ａ所 产 生 的 新 个 体 都 是优 良的 ， 明确 了进 化 的 方 向 ， 快 了 Ｇ 的 进化 速度 ， 免 了 加 Ａ 避 的样 本数 目为 Ｎ ， Ｎ Ｎ ， 表 示第 ｉ 则 ＝ 个类 内 的任 意 一个 样 进 化过 程 中个 别 个 体 退 化 的现 象 。 ３ 基于 Ａ Ａ的 Ｋ均值混合聚类算法 Ｇ 品。采用 ｋ均值聚类算法进 行聚类的步骤如下 ： ①从 （ ｘ， 中 ｘ，：…ｘ ） 控制参数 的选择 ． 随机选取 Ｋ个点 Ｃ ， ：…ｃ 作 为 Ｋ个聚类集合 的中心点 。②计 算 Ｃ ， 采用 变长位 串的编码 方法 ， 群体规模 ｎ １０ 初始 交叉概率 ｐ ＝０ ， ｃ ＝ 各个样本与这 Ｋ个聚类 中心的距离 ， 并将其划分到距离最近的那个 ０６ 初始 变异概率 ｐ＝ ． 。评估 函数 以 Ｋ均值 聚类 方法 中的平 方 ．， ｏ ５ ｒ００ 类中。③ 计算每个类 中各样本点的均值 ， 将其作为新的中心点。④