遗传算法优化的PAM聚类研究

"基于遗传的PAM，万广通，王行风，文章探讨了如何利用遗传算法优化PAM（Partition Around Medoids，基于原型的聚类算法）的输入参数，以提升聚类质量和减少运行时间。该研究属于数据挖掘领域的应用，特别是聚类分析的一个重要方向。" 在当前大数据时代，数据量的快速增长使得如何从海量数据中提取有价值信息成为科研领域的重要课题。数据挖掘，作为解决这一问题的关键技术，通过各种算法揭示数据中的模式和规律，服务于各个行业。其中，聚类是数据挖掘中的基础任务之一，它将数据集划分为不同的群体，每个群体内的数据点具有相似性，而群体间则存在显著差异。 PAM（Partition Around Medoids）是一种K-中心聚类算法，其核心思想是寻找数据集中最具代表性的对象（medoids）作为每个类别的中心。然而，PAM算法的性能很大程度上依赖于初始选择的中心以及预设的类别数量K，这可能导致聚类结果的不稳定性及效率低下。 针对这一问题，该论文提出了结合遗传算法优化PAM的方法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术，通过种群的迭代进化寻找最优解。在PAM中应用遗传算法，可以动态地调整和优化聚类中心的选择，以及可能的类别数，从而改进聚类的质量和运行效率。具体步骤可能包括编码方案设计、适应度函数定义、遗传操作如选择、交叉和变异等，以确保找到更优的聚类配置。 通过遗传算法的优化，PAM算法有望获得更准确的聚类结果，同时降低计算复杂度，适应大规模数据集的处理需求。这一研究对于提升数据挖掘的实用性和有效性具有重要意义，特别是在资源环境遥感、GIS空间建模等领域，可以更好地服务于科学研究和实际应用。 总结来说，该论文的研究重点在于利用遗传算法改进PAM聚类算法，以期在数据挖掘中实现更高效、更准确的聚类分析。这一工作不仅深化了对聚类算法优化的理解，也为实际场景中的大数据分析提供了新的解决方案。