基于改进粒子群优化算法的聚类算法研究 实验结果表明,本文提出的基于改进粒子群优化算法的k-means聚类算法在一定程度上提高了聚类结果的准确率,减弱了聚类结果的波动性,改善了k-means算法的聚类质量,同时... 谢秀华 - 广西大学 被引量: 2发表: 2013年 基于粒子群优化K-means聚类算法的快递网点选址方法研究 对于大...
K-means是一种广泛使用的聚类算法,通过最小化每个点到其聚类中心的距离平方和来形成K个聚类。尽管它在许多情况下都很有效,但K-means对初始聚类中心的选择非常敏感,这可能导致聚类结果的局部最优。 ### 4. 结合PSO和K-means的方法 - **初始化**:随机初始化一组粒子,每个粒子代表一组可能的K-means聚类中心的...