在无线传感器网络中,节点能量有限,无法充电。为了解决这一问题,采用分簇路由算法优化网络能耗,收集数据,提高网络的有效寿命。虽然分簇路由算法具有一定的优势,但在选择传感器作为簇头方面仍存在一些重要的挑战,这对提高能源效率有着重要的影响。在分簇阶段,将节点划分为若干个簇,然后选择若干传感器节点作为每个簇的头部。在典型的分簇式无线传感器网络中,无线传感器节点监测数据并将监测到的数据发送给簇头节点,簇头节点采集并聚合数据后将其发送到基站。无线传感器网络中的节点分簇具有可扩展性、节能性和降低路由时延等优点。本文对几种分簇方法进行了研究,说明了它们的优缺点。在分析和研究机器学习算法中基于划分聚类算法的基础之上,对传统分簇路由算法进行了改进,通过引入智能算法,优化簇头节点的选择,避免结果陷入局部最优的情况。主要工作包括:(1)在基于K-medoids的无线传感器网络路由算法中,分析了 SECA算法的原理,通过详细地性能分析,发现算法很容易受到极端值的影响,所以在此基础之上,我们对其存在的缺点进行了改进,使用K-medoids算法作为无线传感网分簇的核心算法。与此同时,我们使用中心化的方法优化初始簇头节点的选择,通过计算中心圆并在圆上均匀的选取初始簇头节点,这样可以很明显地减少迭代次数,加快了网络初始化时间,同时解决了极端值容易影响网络整体生存时间的问题。(2)在基于近邻传播的自适应无线传感网分簇路由算法研究中,引入了近邻传播的概念,将它用于优化初始簇头节点的选择。我们将K-medoids算法与近邻传播算法相结合,实现了更好的分簇。我们提出的算法主要包括两个步骤。第一步:使用近邻传播算法根据网络缝补自动选择初始簇头。在这个步骤中,我们不需要提前计算簇头的数量。根据近邻传播算法,节点自适应地选择合适的簇头。第二步:对网络进行分簇。利用K-medoids算法获得最终分簇结果。在这一步中,我们使用初始簇头节点作为初始迭代的参数。它极大地减少了迭代时间,并且避免结果陷入局部最优解。