基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-06-23 22:53:33 发布

Matlab大师兄

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文章标签：算法均值算法聚类

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🔥 内容介绍

本文提出一种基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法。通过对人工蜂群算法的初始化策略、雇佣蜂搜索策略以及跟随蜂选择策略进行改进，有效克服了传统 K 均值聚类算法易陷入局部最优、对初始聚类中心敏感等问题。实验结果表明，改进后的算法在聚类准确性、收敛速度等方面均优于传统 K 均值聚类算法以及基本人工蜂群优化的 K 均值聚类算法，为数据聚类分析提供了更高效、可靠的方法。

关键词

改进人工蜂群算法；K 均值聚类算法；数据聚类；局部最优；聚类准确性

一、引言

数据聚类作为数据挖掘领域的重要技术，在模式识别、机器学习、图像处理等众多领域有着广泛的应用。K 均值聚类算法是一种经典且常用的聚类算法，其原理简单、计算效率高，但存在对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优等缺陷，导致聚类结果不稳定和不准确。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，具有较强的全局搜索能力，但在搜索后期收敛速度较慢。将人工蜂群算法与 K 均值聚类算法相结合是解决 K 均值聚类算法缺陷的有效途径之一。本文通过对人工蜂群算法进行改进，并与 K 均值聚类算法融合，旨在提升聚类算法的性能。

二、相关算法原理

2.1 K 均值聚类算法

2.2 人工蜂群算法

人工蜂群算法将蜂群分为雇佣蜂、跟随蜂和侦查蜂三类。在算法中，食物源对应问题的解，食物源的花蜜量对应解的质量（适应度值）。算法初始化时，随机生成一定数量的食物源（初始解），雇佣蜂对各自对应的食物源进行搜索，找到新的食物源后计算其适应度值，并与原食物源比较，保留适应度值更好的食物源。跟随蜂根据雇佣蜂传递的信息（如适应度值与概率）选择食物源进行搜索，同样保留更优的食物源。当某个食物源在一定次数的迭代中没有得到改进时，侦查蜂放弃该食物源，并随机生成一个新的食物源。通过雇佣蜂、跟随蜂和侦查蜂的不断协作，逐步找到问题的最优解。

三、改进人工蜂群算法

3.1 初始化策略改进

3.2 雇佣蜂搜索策略改进

3.3 跟随蜂选择策略改进

传统跟随蜂根据雇佣蜂的适应度值计算选择概率，选择概率高的食物源进行搜索，但这种方式可能导致优秀的食物源被过度搜索，而一些潜在的优秀食物源被忽略。本文采用精英策略与轮盘赌相结合的跟随蜂选择策略。首先，根据适应度值选出一定数量的精英食物源，让一部分跟随蜂优先搜索精英食物源；然后，剩余的跟随蜂按照传统的轮盘赌方式选择食物源进行搜索。这样既保证了对优秀解的深度挖掘，又避免了算法过早陷入局部最优。

四、基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法

4.1 算法融合思路

利用改进人工蜂群算法全局搜索能力强的特点，在 K 均值聚类算法初始化聚类中心阶段，通过改进人工蜂群算法搜索出较优的初始聚类中心，然后再使用 K 均值聚类算法进行局部优化，从而弥补 K 均值聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺陷。

4.2 算法步骤

初始化：利用改进的混沌初始化策略生成人工蜂群算法的初始食物源（初始解），每个食物源对应一组可能的初始聚类中心。

雇佣蜂搜索：雇佣蜂根据改进的搜索策略对各自的食物源进行搜索，计算新食物源的适应度值（以 K 均值聚类算法的目标函数作为适应度函数），保留适应度值更好的食物源。

跟随蜂选择与搜索：跟随蜂按照改进的选择策略选择食物源，并进行搜索，同样保留更优的食物源。

侦查蜂操作：当某个食物源在一定次数的迭代中没有得到改进时，侦查蜂放弃该食物源，并随机生成一个新的食物源。

判断终止条件：若达到预设的迭代次数或满足其他终止条件，则停止人工蜂群算法搜索，选择适应度值最优的食物源作为 K 均值聚类算法的初始聚类中心。

K 均值聚类：将得到的初始聚类中心代入 K 均值聚类算法，进行数据聚类，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。

五、结论

本文提出了一种基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法，通过对人工蜂群算法的多方面改进，并与 K 均值聚类算法融合，有效解决了 K 均值聚类算法易陷入局部最优、对初始聚类中心敏感的问题。实验结果证明了该算法在聚类准确性和稳定性方面的优越性。未来可以进一步研究如何将该算法应用于更多实际场景，并探索与其他优化算法的结合，以不断提升算法性能。