基于遗传模拟退火的K-means聚类方法
针对传统的K-means算法对初始聚类中心的敏感很大，极易陷入局部最优值，基于遗传算法的K-means聚类算法由于个体的多样性不足而常出现早熟等现象，采用遗传模拟退火算法优化初始聚类中心点后进行K-means聚类，并提出了一种新的用于评价聚类结果的适应度函数，该函数更为准确地反映类内距离和类间距离。实验结果表明，该方法能获得更好的聚类结果。
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