论文研究一种新的粒子群优化聚类方法.pdf

针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响，容易陷入局部最优解的问题。提出了一种新的粒子群优化聚类方法，该聚类方法采用改进的交叉、变异算子，使群体粒子保持品种的多样性和优良性，减小随机初始聚类中心的影响，同时结合粒子群优化算法，增加粒子群的全局搜索能力。实验结果表明，提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高。