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一种改进的粒子群和K均值混合聚类算法 - 资源详细说明
摘 要：该文针对K 均值聚类算法存在的缺点，提出一种改进的粒子群优化(PSO)和K 均值混合聚类算法。该算
法在运行过程中通过引入小概率随机变异操作增强种群的多样性，提高了混合聚类算法全局搜索能力，并根据群体
适应度方差来确定K 均值算法操作时机，增强算法局部精确搜索能力的同时缩短了收敛时间。将此算法与K 均值
聚类算法、基于PSO 聚类算法和基于传统的粒子群K 均值聚类算法进行比较，数据实验证明，该算法有较好的全
局收敛性，不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点，而且全局收敛能力和收敛速度都有显著提高。
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