《表1 验证结果：用遗传算法优化初始聚类中心的K-means算法研究》

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《用遗传算法优化初始聚类中心的K-means算法研究》

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本文对传统的K-means算法和用遗传算法优化初始聚类中心后的K-means算法进行了对比验证，实验数据来自UCI machine learning repository数据库，选用的数据集是Iris数据集和glass数据集。在Python环境下，导入数据进行验证。根据验证结果分析:传统的K-means算法得到的聚类结果较差，准确率也不高，由此看来初始聚类中心随机选取，对聚类结果影响较大。而本文用遗传算法优化初始聚类中心后的K-means算法，得到的聚类结果质量较高，准确率也高。