基于多指标评价机制的粒子群自适应聚类优化的方法

摘要

为了解决现有技术中根据内部指标得到的聚类呈现簇内紧密、相挨簇间分离较远的问题，本发明提供一种基于多指标评价机制的粒子群自适应聚类优化的方法，包括以下步骤：S1.初始化各个参数；S2.迭代更新种群；S3.一次更新后，进行寻优投票；S4.更新全局最优gbest与局部最优pbest；S5.重复步骤S2～S4，直到迭代收敛，则算法结束。本发明通过多指标投票聚类综合评价机制，在每一个指标结果的基础上对粒子群聚类进行优化指导，消除单指标的评价倾向性以及扩展内部指标的应用单一性，能够在自适应优化聚类进行后，在种群中找到满足所有指标特点的优等解集。