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文档摘要

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遗传算法赋能模糊聚类：理论、改进与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域数据量呈爆炸式增长，聚类分析作为数据挖掘、模式识别等领域的关键技术，旨在将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类。传统聚类算法如K-Means算法，通过随机选择初始聚类中心，计算数据点到各聚类中心的距离并划分，再更新聚类中心，如此迭代直至满足停止条件。然而，面对大规模数据时，传统聚类算法弊端尽显。一方面，其计算复杂度高，以K-Means算法为例，每次迭代需计算所有数据点到聚类中心的距离，时间复杂度达O(nkt)，其中n为数据点数量，k为聚类数，t为迭代次数，当n极