ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】本研究探讨多目标优化在聚类算法中的应用，聚焦于提升聚类结果的精度和适应性。在高维数据与复杂分布的情境下，传统聚类算法难以有效平衡类内紧凑性和类间分离性。针对此问题，本研究提出一种改进的多目标优化聚类方法，采用非支配排序与拥挤度控制机制，通过优化聚类中心选择与迭代收敛过程提升算法的稳定性与效率。结果表明：与传统的聚类算法相比，引入多目标优化的改进聚类算法训练时间最低，仅为１６???? ３６ ｓ，且拥有更好的预测精度，在高维复杂数据和大规模数据处理上展现出显著优势，可提供高效的解决方案。
