论文研究 一种融合免疫接种机制的改进鱼群聚类算法.pdf

传统的K-均值聚类方法，在聚类过程中过度依赖初始聚类中心的选择，同时由于全局搜索能力的不足，很难得到精确的聚类中心。鱼群算法在解决优化问题中表现出良好的并行性和全局搜索特性，但由于人为设置参数的影响可能会陷入局部最优。针对聚类问题的特征，将鱼群算法运用到聚类问题中，在使用自适应步长的鱼群算法的基础上，进一步融合免疫接种机制，加强算法对精确解的搜索性能，通过UCI数据集上的实验分析和比较，表明算法具有更好的有效性和稳定性。