摘要：傳統(tǒng)的K－均值算法。因?qū)Τ跏季垲愔行牡倪x擇敏感，存在容易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，差分演化算法是一類基于種群的啟發(fā)式全局搜索技術(shù)，對(duì)于實(shí)值參數(shù)的優(yōu)化具有很強(qiáng)的魯棒性。為了克服K－均值聚類算法的上述缺點(diǎn)，提出基于差分演化的K－均值聚類算法，該方法結(jié)合K－均值算法的高效性和差分演化算法的全局優(yōu)化能力，較好地解決了聚類中心優(yōu)化問題。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此算法能夠有效改善聚類質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：聚類；差分演化算法；K－均值

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A