一种基于遗传算法的Kmeans聚类算法
KMeans聚类算法
KMeans聚类算法KMeans聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据点分为不同的簇，以便在每个簇内的数据点之间具有最小的差异性，从而实现对数据的聚类和分类。
KMeans算法被广泛应用于数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，是一种简单而有效的聚类算法。
KMeans算法的原理是通过迭代的方式不断调整簇的中心点，直到满足一定的收敛条件为止。
其具体步骤如下：1. 随机初始化K个簇的中心点。
2. 将每个数据点分配到离其最近的簇中心点所对应的簇中。
3. 根据每个簇中的数据点重新计算簇中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心点不再发生变化或者达到预定的迭代次数。
KMeans算法的关键在于如何选择初始的簇中心点，以及如何度量数据点与簇中心点之间的距离。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
而初始簇中心点的选择通常采用随机选择或者根据一定的启发式方法进行选择。
KMeans算法的优点在于简单、易于理解和实现，且在处理大规模数据集时具有较高的效率。
然而，KMeans算法也存在一些缺点，例如对初始簇中心点的选择敏感、对噪声和异常值敏感、对簇形状和大小的假设较为严格等。
为了克服KMeans算法的一些缺点，研究者们提出了许多改进的算法和技术。
例如，KMeans++算法改进了初始簇中心点的选择方法，通过引入概率分布的方式选择初始簇中心点，从而使得聚类结果更加稳定和准确。
此外，谱聚类、层次聚类、密度聚类等算法也是KMeans算法的重要改进和扩展。
除了算法本身的改进，KMeans算法在实际应用中还需要结合特定领域的知识和经验进行调整和优化。
例如，在图像处理领域，KMeans算法可以用于图像分割和压缩，但需要根据具体的图像特点和需求对算法进行调整和优化。
在数据挖掘领域，KMeans算法可以用于对客户进行分群和市场细分，但需要结合业务需求和行业特点进行定制化的应用。
总之，KMeans聚类算法是一种简单而有效的无监督学习算法，具有广泛的应用前景和研究价值。
kmeans聚类算法的算法流程
K-means聚类算法是一种经典的基于距离的聚类算法，它被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。
K-means算法通过不断迭代更新簇中心来实现数据点的聚类，其算法流程如下：1. 初始化：首先需要确定要将数据分成的簇的个数K，然后随机初始化K个簇中心，可以从数据集中随机选择K个样本作为初始簇中心。
2. 分配数据：对于每个数据点，计算它与各个簇中心的距离，将该数据点分配给距离最近的簇，并更新该数据点所属簇的信息。
3. 更新簇中心：计算每个簇中所有数据点的均值，将该均值作为新的簇中心，更新所有簇中心的位置。
4. 重复迭代：重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数。
5. 输出结果：最终得到K个簇，每个簇包含一组数据点，形成了聚类结果。
K-means算法的优点在于简单易实现，时间复杂度低，适用于大规模数据；但也存在一些缺点，如对初始聚类中心敏感，对噪声和离裙点敏感，需要事先确定聚类个数K等。
K-means聚类算法是一种常用的聚类方法，通过迭代更新簇中心的方式逐步将数据点划分为不同的簇，实现数据的聚类分析。
通过对算法流程的详细了解，可以更好地应用K-means算法解决实际问题。
K-means算法是一种非常经典的聚类算法，它在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。
在实际问题中，K-means算法可以帮助我们对数据进行分组和分类，从而更好地理解数据的内在规律，为我们提供更准确的数据分析和预测。
接下来，我们将对K-means聚类算法的一些关键要点进行探讨，包括算法的优化、应用场景、以及与其他聚类算法的比较等方面。
1. 算法的优化：在实际应用中，K-means算法可能会受到初始簇中心的选择和迭代次数的影响，容易收敛到局部最优解。
有一些改进的方法可以用来优化K-means算法，例如K-means++算法通过改进初始簇中心的选择方式，来减少算法收敛到局部最优解的可能性；另外，Batch K-means算法通过批量更新簇中心的方式来加快算法的收敛速度；而Distributed K-means算法则是针对大规模数据集，通过并行计算的方式来提高算法的效率。
kmeans 聚类算法
kmeans 聚类算法Kmeans聚类算法Kmeans聚类算法是一种基于距离的无监督机器学习算法，它可以将数据集分为多个类别。
Kmeans算法最初由J. MacQueen于1967年提出，而后由S. Lloyd和L. Forgy独立提出。
目前，Kmeans算法已经成为了机器学习领域中最常用的聚类算法之一。
Kmeans算法的基本思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇具有相似的特征。
簇的数量k是由用户指定的，算法会根据数据集的特征自动将数据集分成k个簇。
Kmeans算法通过迭代的方式来更新每个簇的中心点，以此来不断优化簇的划分。
Kmeans算法的步骤Kmeans算法的步骤可以概括为以下几个步骤：1. 随机选择k个点作为中心点；2. 将每个数据点与离它最近的中心点关联，形成k个簇；3. 对于每个簇，重新计算中心点；4. 重复2-3步骤，直到簇不再变化或达到最大迭代次数。
Kmeans算法的优缺点Kmeans算法的优点包括：1. 算法简单易实现；2. 能够处理大规模数据集；3. 可以处理多维数据。
Kmeans算法的缺点包括：1. 需要用户指定簇的数量；2. 对于不规则形状的簇，效果不佳；3. 对于包含噪声的数据集，效果不佳。
Kmeans算法的应用Kmeans算法在机器学习和数据挖掘中有着广泛的应用。
以下是Kmeans算法的一些应用：1. 图像分割：将图像分为多个不同的区域；2. 文本聚类：将文本数据划分为多个主题；3. 市场分析：将消费者分为不同的群体，以便进行更好的市场分析；4. 生物学研究：将生物数据分为不同的分类。
总结Kmeans聚类算法是一种基于距离的无监督机器学习算法，它可以将数据集分为多个类别。
Kmeans算法的步骤包括随机选择中心点、形成簇、重新计算中心点等。
Kmeans算法的优缺点分别是算法简单易实现、需要用户指定簇的数量、对于不规则形状的簇效果不佳等。
Kmeans算法在图像分割、文本聚类、市场分析和生物学研究等领域有着广泛的应用。
kmeans算法公式
kmeans算法公式K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的组或聚类。
该算法的目标是最小化数据点与其所属聚类中心之间的平方距离。
算法步骤如下：1. 随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
2. 将每个数据点分配给距离最近的聚类中心。
3. 更新每个聚类中心的位置，将其设为该聚类中所有点的均值。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
具体而言，K均值算法可用以下公式表示：1. 选择K个聚类中心：C = {c1, c2, ..., ck}其中，ci表示第i个聚类中心。
2. 分配数据点到最近的聚类中心：使用欧氏距离作为度量衡量数据点xi与聚类中心cj之间的距离：dist(xi, cj) = sqrt((xi1 - cj1)^2 + (xi2 - cj2)^2 + ... + (xid - cjd)^2)其中，d表示数据点的维度。
将每个数据点xi分配给最近的聚类中心：ci = arg minj(dist(xi, cj))3. 更新聚类中心的位置：计算每个聚类中心包含的数据点的均值，作为新的聚类中心的位置。
cj = (1/|ci|) * sum(xi)其中，|ci|表示聚类中心ci包含的数据点数量，sum(xi)表示所有聚类中心ci包含的数据点xi的和。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
K均值算法的优点是简单而高效，适用于大规模数据集。
然而，它也存在一些限制，比如对初始聚类中心的敏感性和对数据点分布的假设（即聚类簇的凸性）。
此外，当数据点的维度较高时，K均值算法的性能可能下降。
参考内容：- Christopher M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning". Springer, 2006.- Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, "Pattern Classification". Wiley, 2001.- Machine Learning, Tom Mitchell, "Machine Learning". McGraw-Hill, 1997.- Kevin P. Murphy, "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". MIT Press, 2012.- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, "Python Machine Learning". Packt Publishing, 2017.这些参考内容提供了对K均值算法的详细解释、数学推导和实际应用示例，对于深入理解和使用该算法非常有帮助。
基于遗传算法的K均值聚类分析
性尽量大…，实现对数据的分类。聚 类分析作为数据挖掘系 统中的一个模块，既可以作为一个单独的工具用以发现数据 库 中数据分布的深层信息 ，也可 以作为其他数据挖掘算法的
一
算 法 的局 部 性 。
２ Ｋ均值算法的基本思想
Ｋ均值 算法是一种使用最广泛的聚类算法 。算法以 为
参 数，把 ｎ个对象分为 个簇 ，使簇内具有较高的相似度， 而簇 问相似度较低 。算法首先随机选择 Ｋ个对象 ，每个对象
ｇ ｏ ａ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｃ ｐ ｂ ｌ ｙ ｏ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ，ａ ｄ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ Ｋ— ａ ｓ ｐ ｒ ｔｏ ｉ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｆ ｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｏ ｓ ｖ ｒ ｌ ｂ ｌ ｐ ｉ ａ ｉ ａ ａ ｉｉ ｆ ｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒ ｈ ｍｉ ｏ ｔ ｃ ｉ ｎ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｈ Ｍｅ ｎ ｏ ｅ ａ ｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｅ ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｏ ａ ａ ｔｖ ｒ ｓ ｏ ｅ
ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ａ ｄ ａ ａ ｔ ｅ ｍｕａｉｎ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ， ｈ ｃ ｖ ｒ ｏ ｓｔｅ ｓ ｎ ｉｖ ｔ ｔ ｔｅｉ ｉａ ｓ ｒ ｃ ｎ ｒ ａ ｄ ｌｃ ｌ ｙ ｏ — ａ ｓ Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒ ｂ ｂｌ ｙ ｎ ｄ ｐｉ ｔｔ ｒ ｂ ｂｌ ｙ ｗ ｉｈ ｏ ｅｃ ｍｅ ｈ ｅ ｓ ｉｉ ｏ ｈ ｔ ｌ ｔ ｔ ｅ ｔ ｓ ｎ ａｉ ｆＫ Ｍｅ ｎ ． ｘ ｉ ｔｌ ｉ ｖ ｏ ｉ ｔ ｙ ｎ ｉ ａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｍｅ
基于遗传算法模拟退火算法的聚类算法
基于遗传算法模拟退火算法的聚类算法1. 引言聚类算法是一种将数据分为不同组的常见方法，其主要应用领域包括数据挖掘、模式识别、图像分析等。
常用的聚类算法包括k-means，层次聚类(Hierarchical Clustering)和DBSCAN等。
然而，由于这些算法寻找的是全局最优解，所以在大量数据中具有较高的计算成本和缺乏鲁棒性。
遗传算法(Genetic Algorithm)和模拟退火算法(Simulated Annealing)是两个优化算法。
因此，结合这两种算法的特点，发展了一种基于遗传算法模拟退火算法的聚类算法，用于降低计算成本和提高鲁棒性。
2. 遗传算法遗传算法是一种基于自然界进化过程的优化算法。
该算法利用交叉、突变等操作，对一组可行解进行迭代，以找到满足特定目标的最优解。
在遗传算法中，每个可行解被称为个体(individual)，而一个个体由一组适应度函数和一组基因(genotype)组成。
适应度函数描述了个体在解问题方面的能力，并决定了它们如何与其他竞争的个体相比较。
基因用于描述个体的不同特征。
接下来，遗传算法通过选择、交叉和突变等操作，从父代中产生后代，以进一步改进适应度函数。
这个过程迭代进行，直到达到预定的终止条件。
3. 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于统计力学的优化算法。
该算法通过一定的概率放大方案，实现从局部最优解到全局最优解的跳跃。
模拟退火算法有三个重要的步骤：初始化状态、状态转移和接受准则。
在此过程中，与温度参数相关的接受准则是关键因素。
此参数会在迭代过程中逐渐降低，直到达到预定的终止条件。
4. 基于遗传算法模拟退火的聚类算法基于遗传算法模拟退火的聚类算法包括以下步骤：a) 定义适应度函数，对比不同局部和全局信息b) 将初始种群分配到不同的簇中，并将每个个体的簇分配向量作为基因描述c) 对于每个个体，使用模拟退火算法来进行内部优化，使得其为局部最优状态d) 基于适应度函数，使用遗传算法对个体之间进行竞争，并从种群中选择出最优的个体来进行繁殖操作e) 通过遗传算法操作，将父代种群中不同的基因进行重组操作，产生后代种群f) 对生成的后代使用模拟退火算法得到全局最优簇，该过程也被称为整合或多样性度量g) 重复步骤d-g，直到达到预定的终止条件5. 结论基于遗传算法模拟退火的聚类算法利用了两种不同的优化算法的优势，具有更好的全局搜索能力和更快的计算速度。
kmeans聚类算法用法
Kmeans聚类算法是一种基于无监督学习的机器学习算法，它可以将数据集按照相似性进行分组，是数据挖掘中最常用的聚类算法之一。
本文将详细介绍Kmeans聚类算法的用法。
一、Kmeans聚类算法概述Kmeans聚类算法是一种迭代算法，它将数据集分成k个簇，每个簇都有一个聚类中心，聚类中心是簇中所有数据点的平均值。
算法的目标是最小化簇内数据点与聚类中心的距离平方和，即最小化簇内方差。
Kmeans聚类算法的基本流程如下：1. 随机选择k个数据点作为初始聚类中心。
2. 对于每个数据点，计算它到每个聚类中心的距离，并将它分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
二、Kmeans聚类算法用法1. 数据准备在使用Kmeans聚类算法之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等。
数据清洗是指去除无用或重复的数据，特征选择是指选择对聚类结果影响较大的特征，数据归一化是指将不同数据特征的值转换为相同的尺度。
2. 选择聚类数量k在使用Kmeans聚类算法之前，需要确定聚类数量k。
聚类数量k的选择会影响聚类结果的质量，通常可以通过手动调整和评估聚类结果来确定最佳的聚类数量k。
3. 聚类分析使用Kmeans聚类算法进行聚类后，可以对聚类结果进行分析和可视化。
常见的聚类分析方法包括簇内方差分析、轮廓系数分析和聚类可视化等。
4. 聚类应用Kmeans聚类算法可以应用于许多领域，如市场细分、图像分割、文本分类和异常检测等。
例如，在市场细分中，可以使用Kmeans 聚类算法将消费者按照消费习惯和行为分成不同的群体，从而为市场营销提供有价值的信息。
三、Kmeans聚类算法优缺点1. 优点（1）简单易懂：Kmeans聚类算法基于距离度量的基本原理，易于理解和实现。
（2）计算速度快：Kmeans聚类算法在处理大数据集时具有较高的效率和可扩展性。
kmeans聚类算法总结
kmeans聚类算法总结
kmeans聚类算法是一种常见的无监督机器学习算法，它主要用于将数据分组并将相似的数据点归为同一类别。
下面是kmeans聚类算法的总结：
1. kmeans聚类算法通常需要指定类别数量k，在输入数据分类时会将数据分为k个类别，并且每个类别都有一个代表（即聚类中心）。
2. kmeans聚类算法是一种迭代算法，其主要步骤包括初始化聚类中心、分配数据点到最近的聚类中心、更新聚类中心并重复直到收敛。
3. kmeans聚类算法尝试最小化每个数据点到其所属聚类中心的距离平方和（即SSE），这个过程可以通过最小化聚类中心与每个数据点之间的平方欧几里得距离来实现。
4. kmeans聚类算法对数据分布的假设是数据点可以分为均匀大小的凸形小团，这也导致了其对异常值和噪声敏感。
5. kmeans聚类算法在处理大型数据集时可能会面临时间和内存限制的挑战。
6. kmeans聚类算法可以用于各种应用，如图像分割、市场细分、客户分类和信用评级等。
综上所述，kmeans聚类算法是一种经典的、简单但有效的聚类算法。
它具有易于解释、易于实现等优点，在处理一些相关应用时表现不俗。
但是，它对于数据集的分布假设较为苛刻，对于异常值和噪声敏感，并且处理大型数据集时可能会面临一些挑战。
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一种基于遗传算法的K-means聚类算法
一种基于遗传算法的K-means聚类算法
摘要：传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容
易陷入局部最优。针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，
将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合，通过多次选择、
交叉、变异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始质心集，克服了传统K-means
算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。关键词：遗传算法；K-means；聚类
聚类分析是一个无监督的学习过程，是指按照事物的某些属性将其聚集成类，使得
簇间相似性尽量小，簇内相似性尽量大，实现对数据的分类[1]。聚类分析是数据挖掘
技术的重要组成部分，它既可以作为独立的数据挖掘工具来获取数据库中数据的分布情
况，也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。聚类分析已成为数据挖掘主要的研究
领域，目前已被广泛应用于模式识别、图像处理、数据分析和客户关系管理等领域中。
K-means算法是聚类分析中一种基本的划分方法，因其算法简单、理论可靠、收敛速
度快、能有效处理较大数据而被广泛应用，但传统的K-means算法对初始聚类中心敏
感，容易受初始选定的聚类中心的影响而过早地收敛于局部最优解，因此亟需一种能克
服上述缺点的全局优化算法。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程
而形成的一种自适应全局优化搜索算法。在进化过程中进行的遗传操作包括编码、选择、
交叉、变异和适者生存选择。它以适应度函数为依据，通过对种群个体不断进行遗传操
作实现种群个体一代代地优化并逐渐逼近最优解。鉴于遗传算法的全局优化性，本文针
对应用最为广泛的K-means方法的缺点，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类
算法GKA(GeneticK-meansAlgorithm)，以克服传统K-means算法的局部性和对
初始聚类中心的敏感性。用遗传算法求解聚类问题，首先要解决三个问题：(1)
如何将聚类问题的解编码到个体中；(2)如何构造适应度函数来度量每个个体对聚
类问题的适应程度，即如果某个个体的编码代表良好的聚类结果，则其适应度就高；反
之，其适应度就低。适应度函数类似于有机体进化过程中环境的作用，适应度高的个体
在一代又一代的繁殖过程中产生出较多的后代，而适应度低的个体则逐渐消亡；(3)
如何选择各个遗传操作以及如何确定各控制参数的取值。解决了这些问题就可以利
用遗传算法来求解聚类问题，这也显示了遗传算法与求解问题无关的特性。1K-means
算法K-means聚类算法的目标是把包含n个对象的数据集x分为k个簇，使簇内
具有较高的相似度，而簇间相似度较低。算法首先随机选择k个对象作为初始聚类中心，
再计算剩余数据对象到各聚类中心的距离并将其赋给最近的簇，然后重新计算每个簇的
平均值，不断重复此过程，直到准则函数收敛。准则函数定义如下：
2基于遗传算法的K-means聚类算法（GKA）GKA的基本思想是：首先从要聚
类的样本集选出初始种群，并对其执行遗传算法；对执行完遗传算法后产生的新种群执
行K-means操作。如此反复循环，直到寻找出聚类问题的最优解。2.1染色体编码
遗传算法的编码方法分为三大类：二进制编码、符号编码和浮点数编码，其中二进制编
码方法是遗传算法中最主要和常用的一种编码方法。由于聚类样本具有多维性、数据量
大等特点，如果采用传统的二进制编码，染色体的长度会随着维数的增加或精度的提高
而显著增加，从而使得搜索空间急剧增大，大大降低了计算效率，因此本文采用基于聚
类中心的浮点数编码方法。例如对于一个类别为3的聚类问题，假设数据集为2
维，初始的3个聚类中心点为(10，20)、(30，40)和(50，60)，则染色体编码为(10，
20，30，40，50，60)。这种基于聚类中心的编码方式意义明确、直观，缩短了染色
体的长度，提高了运算效率，对于求解大量数据的复杂聚类问题效果较好。2.2初始化
种群初始群体完全随机生成。首先从样本空间中随机选出k个个体，每个个体表示
一个初始聚类中心，然后根据所采用的编码方式将这组个体（聚类中心）编码成一条染
色体。然后重复进行m次染色体初始化（m为种群大小），直到生成初始种群。2.3适
应度函数的设计适应度函数[2]是用来评价个体的适应度、区别群体中个体优劣的
标准。个体的适应度越高，其存活的概率就越大。本文依据准则函数J构造适应度函数，
由于J越小说明聚类划分的质量越好，J越大说明聚类划分的质量越差，因此设计如下
的适应度函数：其中，α是一个参数，可以是常数(此时为均匀算术交叉)，也可
以是一个由进化代数所决定的变量（此时为非均匀算术交叉）。2.4.3变异操作变
异[2]是指将个体染色体编码串中的某些基因座上的基因值用该基因座的其他等位来替
换，从而形成一个新的个体。变异的目的是改善遗传算法的局部搜索能力；维持群体的
多样性，防止早熟收敛。本文采用均匀变异算子，其具体操作过程是：(1)依次指
定个体编码串中的每个基因座为变异点，并确定每个基因点的取值范围[Umin，Umax]；
(2)对每一个变异点，以变异概率Pm从对应基因的取值范围内取一个随机数来代替原
有值。其中变异点的新基因值为：其中，r为(0，1)范围内符合均匀概率分布的一个随
机数。2.5K-means优化操作由于K-means是一种局部搜索能力强的算法，本
文算法在每一代执行完遗传操作后引入了K-means算法中的一个操作步骤K-means
操作，对新生种群中的每个个体进行K-means优化，优化后的群体作为下一代种群进
入演化。这样不仅可以提高混合算法的局部搜索能力，同时也有利于提高其收敛速度。
具体的优化操作如下：先以变异后产生的新群体的编码值作为中心，把每个数据对象分
配到最近的类，形成新的聚类划分；然后计算新的聚类中心，取代原来的编码值；经
K-means优化操作后产生新一代种群开始下一轮遗传操作。2.6算法设计基于遗
传算法的K-means聚类算法（GKA）流程描述如下：(1)设置遗传参数：聚类数k，
种群规模m，最大迭代次数T，交叉概率Pc，变异概率Pm；(2)种群初始化：从
样本中随机选取k个点作为聚类中心并进行编码，重复m次，产生初始种群；(3)
计算群体中各个体的适应度；(4)通过选择、交叉、变异、K-means操作，产生新
一代群体；(5)重复步骤(3)和步骤(4)，直到达到最大迭代次数T；(6)计算新一
代群体的适应度，以最大适应度的最佳个体为中心进行K-means聚类；(7)输出聚
类结果。3实验为了验证算法的有效性，本文对K-means算法和GKA算法进行
了对比实验。在Matlab环境下分别编写K-means算法和GKA算法，导入数据进行实
验。实验数据来自KDDCUP[3]，数据集分别是iris和wine。其中，iris包含150个
数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性；wine数据集包含178
个数据，分为3类，每个数据包含13个属性。本文算法的参数设置如下：种群大小
m=30，算法的最大迭代次数T=50，交叉概率Pc=0.9，变异概率Pm=0.001。所有
算法各运行20次，运行结果如表1所示。
从表1可以看出，K-means算法对初始聚类中心的选取敏感性很大，容易陷入局
部最小值，并不是每次都能得到最优解，特别是对于wine这种较高维度的数据集，有
时聚类准确度不够理想。除数据集iris外，K-means算法每组数据收敛到最优解的平
均迭代次数都比GKA算法多，所以GKA算法的收敛速度也较快。本文针对应用最
为广泛的K-means算法的缺点，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，
将K-means算法的局部寻优与遗传算法的全局寻优相结合，通过多次选择、交叉、变
异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始质心集，克服了传统K-means算法的局
部性和对初始聚类中心的敏感性。实验表明，GKA算法在聚类准确度和收敛速度上均
比K-means算法更优。