【摘 要】
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针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点，提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60973074)
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针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点，提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化：通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能；利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机；设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况，及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作，从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心，使聚类结果不受初始
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