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K均值聚类算法初始中心选取相关问题的研究的中期报告
本研究旨在探究K均值聚类算法初始中心选取相关问题。在前期调研和分析的基础上，本期报告将从两方面展开研究：一是探究不同初始中心选取方法对聚类结果的影响；二是探索用遗传算法求解初始中心的可行性。
一、不同初始中心选取方法对聚类结果的影响
K均值聚类算法的初始中心选取对聚类结果有重要影响，现有的初始中心选取方法主要有随机选取、均匀选取和K-means++三种。
随机选取法是选取K个随机样本作为初始中心，该方法容易受到初始随机性的影响，产生局部最优解的可能性较大。
均匀选取法是从样本集中均匀选取K个样本作为初始中心，该方法易受到样本分布不均匀的影响，特别是在数据维度较高时。
K-means++法是在初始选取第一个中心后，逐步选取距离已选中心最远的样本作为新的中心，保证了初始中心的相对均匀性。该方法能够很好地避免陷入局部最优解，但计算量较大。
因此，本研究将对以上三种初始中心选取方法进行实验比较，分析不同选取方法对聚类结果的影响，以及不同数据集的适用情况。
二、用遗传算法求解初始中心的可行性
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，可以用于求解多样化的优化问题，包括初始中心选取问题。本研究将探讨在K均值聚类算法中使用遗传算法求解最优初始中心的可行性，并在部分数据集上进行实验验证。
下一步工作将进一步深入研究以上两个问题，针对研究问题进行模拟实验、数据分析和结果讨论，以期得到较为完整的研究结论。