基于改进粒子群优化算法的客户分类方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种基于改进粒子群优化算法的客户分类方法及装置，该方法包括：根据分类数目和特征维度，对粒子速度和粒子位置进行初始化，并设置初始值，以建立粒子群的初始种群；根据包括客户特征数据的预设的适应度函数，对种群的惯性权重、粒子速度和粒子位置进行迭代更新操作，直至达到预设迭代次数；预设迭代次数后，每次更新后根据遗传算法分别对粒子群进行选择操作，进行交叉操作和进行变异操作，用于下次迭代更新，直至迭代更新达到迭代总次数或满足收敛条件；根据达到迭代总次数或满足收敛条件的粒子群，得到聚类中心，对客户进行分类。该方法通过遗传算法的有机融合，能够避免陷入局部最优解、提高后期收敛速度，并提高搜索精度。