一种改进的小生境遗传聚类算法

摘要

传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子.并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中.由于聚类挖掘算法中的K-means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差.因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法.验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的.