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該文針對K 均值聚類算法存在的缺點，提出一種改進的粒子群優化(PSO)和K 均值混合聚類算法。該算法在運行過程中通過引入小概率隨機變異操作增強種群的多樣性，提高了混合聚類算法全局搜索能力，并根據群體適應度方差來確定K 均值算法操作時機，增強算法局部精確搜索能力的同時縮短了收斂時間。將此算法與K 均值聚類算法、基于PSO 聚類算法和基于傳統的粒子群K 均值聚類算法進行比較，數據實驗證明，該算法有較好的全局收斂性，不僅能有效地克服其他算法易陷入局部極小值的缺點，而且全局收斂能力和收斂速度都有顯著提高。
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