Изменения
→Разбиения, слияния и переназначения
Общим свойством этих операций является необходимость выбрать один, два или более кластеров, над которыми операции производятся. Делать это можно либо '''случайно''' (''англ.'' unguided), либо '''выборочно''' (''англ.'' guided) на основе той или иной характеристики кластера (''англ.'' interestingness) {{---}} например, расстояний объектов до центроида, плотности объектов в кластере и т.п.
* '''разбиение кластера''' (''англ.'' split-gene) {{---}} выбранный кластер делится вдоль $N-1$-мерной поверхности (н-р, гиперплоскости; для двухмерного случая это прямая) на два новых. Гиперплоскость можно задать:
** случайно на основе [[Выпуклая оболочка в n-мерном пространстве|выпуклой оболочки ]] кластера;
** случайно по направлению, а по положению {{---}} выборочно на основе индуцированной функции распределения (или гистограммы) положения объектов кластера вдоль оси, перпендикулярной гиперплоскости;
** детерминированно как медиану между центроидом кластера и самой отдалённым от центроида объектом.
* '''переназначение элементов кластера''' (''англ.'' remove-and-reclassify) {{---}} небольшой набор объектов выбранного кластера переназначается в другие кластеры. Вместе с объектом можно также переместить случайное число (от 0 до $N/k$) ближайших к нему объектов. Набор объектов и целевой кластер можно задать случайно или выборочно на основе расстояний до соседних кластеров.
Следует заметить, что если алгоритм использует хотя бы одну операцию разбиения, то должна быть включена в рассмотрение какая-нибудь операция слияния, и наоборот. Иначе количество кластеров либо уменьшится до двух, либо возрастёт до $N$.
=== Модификация прототипа ===
Над прототипами (как вещественно, так и бинарно закодированными) можно проводить операции удаления и добавления; также у вещественного прототипа (центроида) можно поменять координаты. Помимо этого, можно получить гибрид эволюционного алгоритма и ''K-Means'', совершая в качестве одной из возможных мутирующих операций шаг алгоритма $k$ средних значений. Аналогично можно внедрить EM-шаг из ''Gaussian mixture'', но для этого нужно при кодировании особи задавать дисперсию распределения при каждом центроиде.
