基于人工免疫系统的克隆-K均值算法

提出了一种用于聚类分析的克隆-K均值算法。基于人工免疫系统的克隆选择算法具有全局搜索能力强,收敛于全局最优解的特点。基于以上优点,在克隆选择算法中引入K-均值算子,对种群中的个体在克隆、变异操作后进行K-均值运算。通过对初始种群的形成、克隆操作、变异操作、替代操作和K-均值操作等过程的描述,提出了完整的克隆-K均值算法。实验研究表明,算法成功解决了K-均值算法对初始值敏感且容易陷入局部最优的缺点,算法明显优于传统的K-均值聚类算法。