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🔥 内容介绍
一、核心痛点：传统 Kmeans 聚类的两大关键困境
Kmeans 作为最经典的划分式聚类算法，凭借 “原理简单、计算高效、易于实现” 的优势，在数据挖掘、图像分割、用户画像等场景中广泛应用。但传统 Kmeans 存在两个致命短板，直接制约聚类精度与稳定性：
聚类数量 K 需预设：K 值完全依赖人工经验或试错法确定，K 过大导致簇过度细分（碎片化），K 过小导致簇合并（信息丢失），尤其在无先验知识的复杂数据场景中，K 值选择盲目性极强；
初始聚类中心敏感：传统 Kmeans 随机选择 K 个初始中心，易陷入局部最优解 —— 若初始中心集中在数据密集区域，会导致簇划分失衡；若初始中心落在噪声点附近，会引发聚类结果严重偏差。
传统改进方法（如肘部法则、轮廓系数法、K-means++）存在明显局限：肘部法则需主观判断 “拐点”，准确性差；轮廓系数法计算复杂度高，不适用于大规模数据；K-means++ 仅优化初始中心选择，未解决 K 值预设问题。当数据维度超过 8 维、样本量达万级以上，或数据分布呈 “多密度簇共存” 时，传统 Kmeans 易出现 “簇内离散度高、簇间区分度低、聚类结果不稳定” 的问题。
二、霜冰优化算法（RIME）：为何能破解 Kmeans 的核心难题？
霜冰优化算法（Rime Optimization Algorithm，RIME）源于对自然界霜冰凝结、生长与升华过程的模拟，通过 “冰晶初始化 - 霜层累积 - 冰核迭代 - 全局寻优” 的闭环机制寻找最优解，其核心优势完美适配 Kmeans 的优化需求：
双目标同步寻优：可同时优化 “聚类数量 K” 与 “初始聚类中心”，无需人工预设 K 值，解决传统 Kmeans 的核心痛点；
全局寻优能力强：模拟霜冰在多区域并行凝结特性，通过多个冰核（候选解）同步遍历参数空间，有效避免局部最优，提升聚类结果的全局最优性；
收敛速度快：基于霜冰生长的梯度下降特性，引入 “温度衰减因子” 动态调整搜索步长，相较于遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO），在相同迭代次数下能更快逼近最优 K 值与初始中心；
适配复杂场景：对高维数据、非均匀分布数据（如 “密集簇 + 稀疏簇” 混合数据），能精准匹配最优 K 值与初始中心，平衡簇内紧致性与簇间分离度。
三、RIME-Kmeans 模型构建：聚类实现步骤
（一）模型框架：RIME 与 Kmeans 的融合逻辑
RIME 的核心作用是 “双目标优化器”，通过迭代搜索得到最优的 “聚类数量 K” 与对应的 “K 个初始聚类中心”，再将其代入 Kmeans 模型完成迭代聚类，最终输出稳定、高精度的聚类结果。整体框架分为 4 步：
数据预处理：消除量纲差异与异常值干扰，为聚类奠定基础；
RIME 双目标寻优：以聚类性能指标最大化为目标，搜索最优 K 值与初始聚类中心；
Kmeans 迭代聚类：用最优初始中心运行 Kmeans，完成簇划分；
结果评估：通过多维度指标验证聚类效果，对比传统 Kmeans 优势。
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]汪家伟,付盛伟,黄海松.改进霜冰优化算法用于无人机三维路径规划[J].电子测量技术, 2025(9).
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