使用遺傳算法和模擬退火改進的K均值聚類

1.摘要 聚類問題能夠轉化爲對準則函數的最優化求值問題。常見的K均值聚類算法對初值敏感，容易陷入局部最優，特別是對於分界面模糊的樣本聚類能力較差。html 遺傳算法能夠在全局上隨機搜索最優解，所以將聚類問題轉化爲最優化求解問題後，能夠用遺傳算法進行聚類，確保聚類結果能達到全局最優。git 標準的遺傳算法雖然能夠在全局上求解最優值，但迭代次數大，收斂慢。搜索速度和得到最優解每每是互相矛盾的目標。經過

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