姚美琴， 胡黄水*， 王出航， 韩优佳

(1.长春工业大学 计算机科学与工程学院， 吉林 长春 130012;2.长春师范大学 计算机科学与技术学院， 吉林 长春 130021)

0 引 言

随着互联网和信息技术的快速发展，许多应用领域将产生大量数据,这些数据的规模和容量远远超过了人类的直接处理能力。为了更方便地表达和理解数据，通过计算机对数据进行分类或聚类是非常重要的。无线传感器网络(WSNs)是一种大型无基础设施无线传感器网络，由数千个传感器节点组成，并以自组织形式形成网络。传感器节点之间通过互助进行信息交互和数据采集与处理，在许多领域得到应用[1-4]。网络中存在大量的特征信息，因此特别适合将聚类应用于无线传感器网络中。

LEACH(低能量自适应聚类层次结构)[5-7]是最具代表性的层次聚类路由算法之一。 其核心思想是通过随机周期选择簇头节点，将整个网络的能量负载均匀分布到每个节点，从而降低网络能耗，延长网络生命周期。LEACH-C[8]集中选择簇头以使簇头的分布更加合理，但集中控制使得sink节点需要频繁地与所有节点交换信息，导致能源浪费;文献[9]采用自适应调整机制来控制簇头广播消息的广播半径，平衡节点分布和能耗，但该算法以丢失大量网络信息为代价改善网络生命周期;文献[10]通过减少基站节点的簇半径实现非均匀聚类，然后在整个网络中实现能量平衡;文献[11]提出了一种估算数值数据聚类中心的有效方法,该方法可用于确定簇的数量及其初始值，用于初始化迭代优化的聚类算法，例如模糊聚类算法;文献[12]提出了一种新的基于Renyi信息的聚类算法，该算法和众所周知的模糊聚类算法FCM具有相同的聚类轨迹。……