基于IWO-Kmeans的改进型入侵性杂草优化K均值聚类算法（Matlab）

简介：
本研究提出了一种结合入侵性杂草优化(IWO)与K-means的新型聚类算法。通过在MATLAB平台上的实验，验证了该算法相较于传统方法具有更好的聚类性能和效率。 入侵杂草优化算法是一种模拟自然界杂草殖民过程的新型智能优化方法，具有结构简单、参数少、鲁棒性强以及易于理解和编程等特点，已被成功应用于多个领域。然而，该算法存在易陷入局部最优解及后期寻优精度不足的问题，这大大限制了其应用范围。 为解决入侵杂草优化算法中的这些问题，在保持种群多样性的基础上进行全局搜索，并采用复合形的反射、延伸和压缩等操作生成新解来替代当前群体中最差个体的方法来进行局部搜索。这种方法可以有效避免早熟现象并提高寻优精度，同时加快了算法收敛速度。 基于上述改进思路，IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法在Matlab环境中得以实现，并通过这种方式提升了原有入侵杂草优化算法的性能和应用范围。