人工免疫Ｃ－均值聚類算法

張　雷　李人厚

摘要：通過借鑒生物免疫系統中的克隆選擇原理和記憶機制，提出了一種人工免疫C-均值混合聚類算法．該算法采用了新的克隆選擇方法，通過親和度排序和個體濃度定義了個體的選擇概率，從而可確定個體的適應值評價函數，以評價和選擇個體．算法還集成了一種C-均值搜索算子，用于加快收斂速度．在聚類數目已知的情況下，所提算法能夠得到給定數據集下的全局最優劃分，與基于遺傳算法的聚類方法比較，它具有更快的收斂速度和更高的收斂精度，并可擴展到性能指標能夠表示為優化聚類中心函數的聚類模型之中．仿真結果表明，所提算法是有效性的．

關鍵詞：聚類算法；人工免疫；C-均值

中圖分類號：TP183文獻標識碼：A文章編號：0253-987X(2005)08—0836—04