MATLAB
实现WOA-K-means
鲸鱼算法（
WOA）优化K-means
聚类优化算法聚类分析的详细项目实例
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K-means聚类算法作为一种经典的无监督学习方法，被广泛应用于各种数据挖掘任务中。然而，K-means算法存在着一些固有的缺陷，如对初始中心点的选择高度敏感、容易陷入局部最优解等。为了克服这些问题，近年来许多优化方法应运而生，鲸鱼优化算法（WOA）便是其中一种有效的全局优化算法。鲸鱼优化算法模仿了座头鲸捕猎的方式，特别是它们的“气泡网”捕猎策略，能够有效地搜索解空间并避免陷入局部最优解。
WOA算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，因此，它与K-means聚类算法的结合可以显著提升聚类的准确性和稳定性。WOA-K-means算法将WOA应用于K-means的优化，通过利用WOA的全局搜索能力来优化聚类中心的位置，从而提高了K-means算法的聚类效果。WOA优化K-means算法不仅减少了对初始聚类中心的依赖，还提高了聚类的精度和效率。
随着大数据 ...