基于一种改进的遗传算法的空间聚类分析

摘要

空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支.空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域.传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感.遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢.提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果.实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好.