16、数据聚类与大规模优化算法解析

数据聚类与大规模优化算法解析

高效分组遗传算法（EGGAC）用于数据聚类

在数据聚类领域，高效分组遗传算法（EGGAC）是一种值得关注的算法。该算法的输入包括种群大小和迭代次数，例如，种群数量设为 30（n = 30），迭代次数为 10（j = 10）。

算法的具体步骤如下：
1. 初始种群构建 ：每个染色体代表数据集的一个聚类解决方案。第一次迭代的初始种群通过 k - 均值聚类构建。为每个染色体选择一个 2 到 10 之间的随机数，将其作为 k - 均值聚类的簇数输入。k - 均值聚类的结果构成染色体的对象部分。重复此过程，直到构建出整个种群。此时，每个染色体的组部分长度等于随机选择的簇数，由于数据点数量为 200，每个染色体的对象部分长度也为 200。
2. 适应度值计算 ：计算每个染色体的适应度值，将适应度值最高的染色体作为精英保存。
3. 新种群构建 ：前一个种群的精英作为新种群的第一个后代。后续后代通过选择算子选择。选择每个后代后，以特定概率应用交叉、变异算子和局部搜索。在这个例子中，交叉算子的初始应用概率为 0.7，第一个变异算子的初始应用概率为 0.08，第二个变异算子的初始应用概率为 0.01，局部搜索的初始应用概率为 0.08。这些概率会为每个新种群进行调整。
4. 最终结果 ：最后一个种群的精英即为所需数据集的主要聚类解决方案。例如，在某个例子中，精英为数据集选择了 9 个簇，兰德指数为 0.9978。

以下是不同算法检测簇数量的结果对比：
| 数据集 | 簇数