【摘 要】
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针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点，提出一种基于K-means的人工蜂群（ABC）聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合，使算法对初始聚类中
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11161041);2012年度国家民委科研资金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(31920130009,zyz2012081)
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针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点，提出一种基于K-means的人工蜂群（ABC）聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合，使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低，提高了算法的稳定性。通过基于反向学习的初始化策略，增强了初始群体的多样性。利用非线性选择策略，改善了过早收敛问题，提高了搜索效率。通过对邻域搜索范围的动态调整，提高了算法收敛速度，增强了局部寻优能力。实验结果表明，该算法不仅克服了K—means算法稳定性差的缺点，而且具有良好的
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