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K-means算法是聚类分析中的一种经典算法,但是K-means算法是一种局部搜索技术,受初始聚类中心的影响可能会过早收敛于最优解。而遗传算法具有良好的全局优化的能力,将遗传算法与K-means算法结合起来,能很好解决这一问题。在结合的过程中,又在最传统的遗传算法中改进染色体编码与适应度函数,从而优化k个中心点的选取,最后通过实验说明改进后的遗传算法能较好地提高聚类的质量。