一种基于复合形粒子群算法的改进k-means聚类算法

针对k-means算法事先必须知道聚类的数目,难以确定初始中心以及受异常点影响很大等缺点,提出了一种改进的k-means聚类算法。改进后的算法首先使用复合形粒子群算法来选取聚类的初始中心点,然后使用k-means算法快速收敛获取聚类结果。Iris测试数据集的实验结果表明了改进后的算法能够合理区分不同类型的簇集,可以有效地识别异常点,具有较好的性能。