摘要：针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法--基于粒子群的K均值聚类算法,并将此算法与现有的基于遗传算法的K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于遗传算法的K均值聚类算法.

关键词：粒子群算法 聚类分析 全局优化 k均值算法 遗传算法 

单位：上海交通大学; 管理学院; 上海; 200030