基于初始中心优化的遗传K-means聚类新算法

【摘要】：一个好的K-means聚类算法至少要满足两个要求:(1)能反映聚类的有效性,即所分类别数要与实际问题相符;(2)具有处理噪声数据的能力。传统的K-means算法是一种局部搜索算法,存在着对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点。针对此缺点,提出了一种优化初始中心的K-means算法,该算法选择相距最远的处于高密度区域的k个数据对象作为初始聚类中心。实验表明该算法不仅具有对初始数据的弱依赖性,而且具有收敛快,聚类质量高的特点。为体现聚类的有效性,获得更高精度的聚类结果,提出了将优化的K-means算法(PKM)和遗传算法相结合的混合算法(PGKM),该算法在提高紧凑度(类内距)和分离度(类间距)的同时自动搜索最佳聚类数k,对k个初始中心优化后再聚类,不断地循环迭代,得到满足终止条件的最优聚类。实验证明该算法具有更好的聚类质量和综合性能。