一种改进森林优化的K-means聚类算法

摘要

针对K-means算法易受聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出一种基于改进森林优化算法的K-means聚类算法。首先,将衰减因子引入传统算法中提出一种自适应微量步长方法,以加快算法收敛速度,并改善算法的全局搜索与局部开发能力;然后,结合遗传算法中的算术交叉操作思想,改进传统算法全球播种阶段的选择策略,使得算法能够跳出局部最优,提高算法优化精度。通过基准测试函数实验,验证了改进算法的有效性和优越性。最后,结合改进算法和K-means算法,提出一种新的聚类算法,并通过在UCI数据集上的实验结果表明,提出的聚类算法具有较高的聚类准确率。