基于改进的简化粒子群聚类算法

针对粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒密度和最大距离积法的简化粒子群聚类算法。通过采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重策略、添加极值扰动算子、优化粒子个体最优位置,使粒子群算法能够快速收敛于全局最优。再把改进后的粒子群算法与K-means算法相结合,解决Kmeans算法因随机初始聚类中心而导致聚类效果差、不稳定等问题。通过实验分析,该算法的聚类结果准确率更高、收敛速度更快、稳定性更强。