为降低k值的不确定性和初始聚类中心的随机性对聚类结果的影响,提出一种改进的遗传k-means聚类算法.采用并行计算的方式降低k值和初始聚类中心对聚类结果的影响,利用平均类内距和类间距设计适应度函数保证聚类结果的正确性,改进遗传算法的遗传算子来提高算法效率.通过UCI标准数据集验证了该算法的正确性和有效性,并应用于玉米良种选育中.实验结果表明,该算法能获得更优良的玉米品种,指导玉米选育工作.
聚类分析 遗传算法 k-means算法 并行计算 玉米良种选育