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該文針對K 均值聚類算法存在的缺點，提出一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(PSO)和K 均值混合聚類算法。該算法在運(yùn)行過程中通過引入小概率隨機(jī)變異操作增強(qiáng)種群的多樣性，提高了混合聚類算法全局搜索能力，并根據(jù)群體適應(yīng)度方差來確定K 均值算法操作時機(jī)，增強(qiáng)算法局部精確搜索能力的同時縮短了收斂時間。將此算法與K 均值聚類算法、基于PSO 聚類算法和基于傳統(tǒng)的粒子群K 均值聚類算法進(jìn)行比較，數(shù)據(jù)實驗證明，該算法有較好的全局收斂性，不僅能有效地克服其他算法易陷入局部極小值的缺點，而且全局收斂能力和收斂速度都有顯著提高。
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