1、树关联规则聚类分析等方面的文献不断涌现，遗传算法已是数据挖掘领域的个重要课题。遗传算法效仿了生物的进化过程，通过种群代又代地繁殖和交换，它能搜索到多个局部极值，从而增加了找到全局最优解的可能行。将遗传算法引入到聚类中，可以提高聚类算法的找到全局最优的可能性。用遗传算法求解聚类问题，首先要解决三个问题如何将聚类问题的解编码到个体中如何构造适应度函数来度量每个个体对聚类问题的适应程度，即如果个体的编码代表良好的聚类结果，则其适应度就高反之，其适应度就低。适应度函数类似于有机体进化过程中环境的作用，适应度高的个体在代又代的繁殖过程中，产生出较多的后代，而适应度低的个体则逐渐消亡如何选择各个遗传操作以及如何确定各控制参数的取值。解决了这些问题后就可以利用遗传。
2、算法流程通过上面的描述可知，与基本遗传算法的总体运行过程相比，算法也是从随机产生的初始群体开始全局最优解的搜索过程，只不过它在进行遗传操作后，再对生成的种群中的每个个体进行步优化操作，然后将优化后的结果作为下代的种群。这个过程反复迭代进行，直到达到最大代数或者结果符合要求为止。改进的遗传算法流程描述如下参数设置样本数，聚类数，种群大小，最大迭代次数，交叉概率，变异概率。种群初始化从样本中随机选取个点作为聚类中心并进行编码，重复次，产生初始种群。对种群中的个体进行适应度计算根据计算处的适应度值，对种群进行选择操作。对选出的个体进行交叉操作。对交叉后的个体进行变异操作，产生新的种群。对产生的新种群中的每个个体执行操作，将其优化为以该个体为初始值的均值问题。
3、树关联规则聚类分析等方面的文献不断涌现，遗传算法已是数据挖掘领域的个重要课题。遗传算法效仿了生物的进化过程，通过种群代又代地繁殖和交换，它能搜索到多个局部极值，从而增加了找到全局最优解的可能行。将遗传算法引入到聚类中，可以提高聚类算法的找到全局最优的可能性。用遗传算法求解聚类问题，首先要解决三个问题如何将聚类问题的解编码到个体中如何构造适应度函数来度量每个个体对聚类问题的适应程度，即如果个体的编码代表良好的聚类结果，则其适应度就高反之，其适应度就低。适应度函数类似于有机体进化过程中环境的作用，适应度高的个体在代又代的繁殖过程中，产生出较多的后代，而适应度低的个体则逐渐消亡如何选择各个遗传操作以及如何确定各控制参数的取值。解决了这些问题后就可以利用遗传。
4、标函数采用算法的聚类目标函数式，又可表示为编码方法按照遗传算法的程序流程，用遗传算法求解问题，首先要解决的问题是如何确定编码和解码运算，编码形式决定了交叉算法和变异算子的操作方式，对于算法的性能如搜索能力和计算效率等影响很大。常用的编码方案有浮点数编码和二进制编码。浮点数编码方法又叫真值编码方法，它是指个体的每个基因值用范围内的个浮点数来表示，个体的编码长度等于其决策变量的个数，具有适合于大空间搜索局部搜索能力强不已陷入局部极值收敛速度快的特点。由于聚类样本具有多维性数据量大的特点，如果采用传统的二进制编码染色体的长度会随着维数的增加或精度的提高而显著增加，从而使得搜索空间急剧增大，大大降低了计算效率。基于上面分析，这里采用浮点数编码。在。
5、算法来求解聚类问题，这也显示了遗传算法与求解问题无关的强大通用性。改进的遗传算法为了能够让遗传算法和算法的结合更好地弥补它们各自的缺陷，同时提高算法的收敛速度并改善聚类结果，本文算法主要从四个方面对传统遗传算法聚类做了改进首先，采用了把聚类中心作为染色体的浮点数编码方式，这样既使大数据集的编码过程得到了简化，又减少了整个算法的运算量其次，为了保证进化过程中每代当前最优个体不被遗传操作破坏，采用了轮盘赌和最优保存策略相结合的混合遗传算子再次，在交叉操作中，为了减少无意义个体的产生，先对交叉个体进行了基于最短距离的基因匹配，然后再运用算术交叉来增强遗传算法的局部搜索能力最后，为了提高遗传聚类的收敛速度，在每代遗传操作结束之后对要进入下代的群体进行优化操作。
6、传聚类问题中，可采用的染色体编码方式有两种是按照数据所属的聚类划分来生成染色体的整数编码方式是把聚类中心聚类原型矩阵作为染色体的浮点数编码。聚类问题的解是各聚类中心，因此本文采用基于聚类中心的浮点数编码。所谓的将聚类中心作为染色体的浮点数编码，就是把条染色体看成由个聚类中心组成的个串。具体编码方式如下对于维样本数据的类聚类分析，基于聚类中心的染色体结构为即条染色体是个长度为的浮点基因串。这种编码方式意义明确直观，避免了二进制编码在运算过程中反复进行译码解码以及长度受限等问题。种群初始化确定了编码方式之后，接下来要进行种群初始化。初始化的过程是随机产生个初始种群的过程。首先从样本空间中选个个体，值由用户自己来指定，每个个体表示个聚类中心。
7、局部最优解。产生出新代的种群。判断结束条件，当条件满足时结束操作，输出结果否则，转向第步。改进型遗传的伪代码描述为初始化聚类样本集，聚类数初始种群大小，交叉概率变异概率，最大迭代次数为进化代数计数器初始化种群计算第代种群中各个体的适应度对代种群进行选择交叉变异操作对遗传操作后的种群进行优化，产生新的种群输出末代的最优个体。改进型遗传算法的流程图如下输入参数,数据集产生新代种群变异操作输出最佳聚类中心交叉操作选择操作对种群个体进行适应度计算优化操作生成初始种群将聚类中心编码成位串是否满足终止条件否是图改进型遗传算法的流程图目标函数改进型遗传聚类算法目标与聚类算法是致的，即将包含个对象的集合划分为个类，每个对象都是维向量，最终使目标函数最小化。因此算法的。
8、标函数采用算法的聚类目标函数式，又可表示为编码方法按照遗传算法的程序流程，用遗传算法求解问题，首先要解决的问题是如何确定编码和解码运算，编码形式决定了交叉算法和变异算子的操作方式，对于算法的性能如搜索能力和计算效率等影响很大。常用的编码方案有浮点数编码和二进制编码。浮点数编码方法又叫真值编码方法，它是指个体的每个基因值用范围内的个浮点数来表示，个体的编码长度等于其决策变量的个数，具有适合于大空间搜索局部搜索能力强不已陷入局部极值收敛速度快的特点。由于聚类样本具有多维性数据量大的特点，如果采用传统的二进制编码染色体的长度会随着维数的增加或精度的提高而显著增加，从而使得搜索空间急剧增大，大大降低了计算效率。基于上面分析，这里采用浮点数编码。在。
9、算法来求解聚类问题，这也显示了遗传算法与求解问题无关的强大通用性。改进的遗传算法为了能够让遗传算法和算法的结合更好地弥补它们各自的缺陷，同时提高算法的收敛速度并改善聚类结果，本文算法主要从四个方面对传统遗传算法聚类做了改进首先，采用了把聚类中心作为染色体的浮点数编码方式，这样既使大数据集的编码过程得到了简化，又减少了整个算法的运算量其次，为了保证进化过程中每代当前最优个体不被遗传操作破坏，采用了轮盘赌和最优保存策略相结合的混合遗传算子再次，在交叉操作中，为了减少无意义个体的产生，先对交叉个体进行了基于最短距离的基因匹配，然后再运用算术交叉来增强遗传算法的局部搜索能力最后，为了提高遗传聚类的收敛速度，在每代遗传操作结束之后对要进入下代的群体进行优化操作。
10、算法流程通过上面的描述可知，与基本遗传算法的总体运行过程相比，算法也是从随机产生的初始群体开始全局最优解的搜索过程，只不过它在进行遗传操作后，再对生成的种群中的每个个体进行步优化操作，然后将优化后的结果作为下代的种群。这个过程反复迭代进行，直到达到最大代数或者结果符合要求为止。改进的遗传算法流程描述如下参数设置样本数，聚类数，种群大小，最大迭代次数，交叉概率，变异概率。种群初始化从样本中随机选取个点作为聚类中心并进行编码，重复次，产生初始种群。对种群中的个体进行适应度计算根据计算处的适应度值，对种群进行选择操作。对选出的个体进行交叉操作。对交叉后的个体进行变异操作，产生新的种群。对产生的新种群中的每个个体执行操作，将其优化为以该个体为初始值的均值问题。
11、传聚类问题中，可采用的染色体编码方式有两种是按照数据所属的聚类划分来生成染色体的整数编码方式是把聚类中心聚类原型矩阵作为染色体的浮点数编码。聚类问题的解是各聚类中心，因此本文采用基于聚类中心的浮点数编码。所谓的将聚类中心作为染色体的浮点数编码，就是把条染色体看成由个聚类中心组成的个串。具体编码方式如下对于维样本数据的类聚类分析，基于聚类中心的染色体结构为即条染色体是个长度为的浮点基因串。这种编码方式意义明确直观，避免了二进制编码在运算过程中反复进行译码解码以及长度受限等问题。种群初始化确定了编码方式之后，接下来要进行种群初始化。初始化的过程是随机产生个初始种群的过程。首先从样本空间中选个个体，值由用户自己来指定，每个个体表示个聚类中心。
12、局部最优解。产生出新代的种群。判断结束条件，当条件满足时结束操作，输出结果否则，转向第步。改进型遗传的伪代码描述为初始化聚类样本集，聚类数初始种群大小，交叉概率变异概率，最大迭代次数为进化代数计数器初始化种群计算第代种群中各个体的适应度对代种群进行选择交叉变异操作对遗传操作后的种群进行优化，产生新的种群输出末代的最优个体。改进型遗传算法的流程图如下输入参数,数据集产生新代种群变异操作输出最佳聚类中心交叉操作选择操作对种群个体进行适应度计算优化操作生成初始种群将聚类中心编码成位串是否满足终止条件否是图改进型遗传算法的流程图目标函数改进型遗传聚类算法目标与聚类算法是致的，即将包含个对象的集合划分为个类，每个对象都是维向量，最终使目标函数最小化。因此算法的。
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基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究