基于变异的迭代k-means算法

摘要

针对k-means聚类算法效率底、优化不足等问题,提出了一种基于变异的迭代k-menas算法(ik-means).该算法从k-means算法(随机k-means算法)所产生的初始解向量中随机选取一定比例的位置,对其中的类标号进行随机变异并优化;再通过多次迭代获得了相应的优化解.实验表明在数据集相同、基本k-means算法调用次数相同的条件下,ik-means算法相对于k-means算法具有运行效率高、解更优化的特点.