發(fā)布時間：2020-04-09 18:12

【摘要】：半監(jiān)督聚類分析是目前數(shù)據(jù)挖掘和機器學習領(lǐng)域中一個新的研究方向。一般,聚類方法針對的是無標簽的數(shù)據(jù),且無法利用先驗知識或滿足限制條件。然而,在許多聚類問題,問題本身往往帶有約束條件且具有可利用的先驗知識。比如學生寢室分配問題,寢室分配時必須符合最大容納成員的數(shù)量限制。對于數(shù)據(jù)方面,也可以利用先驗知識獲得部分標簽。此時,傳統(tǒng)的聚類和分類方法都不能符合這類問題的要求。本文基于每個簇類的對象數(shù)量的限制條件,提出了適合寢室分配問題的K-均值半監(jiān)督聚類算法,并通過matlab編程實現(xiàn)。然后,本文對聚類結(jié)果的穩(wěn)定性和收斂性進行了分析,得出了各聚類方法準確率的期望和數(shù)據(jù)先驗統(tǒng)計模型的關(guān)系。最后,基于貝葉斯統(tǒng)計分析理論,運用統(tǒng)計方法或經(jīng)驗引入了分布函數(shù)的先驗知識。根據(jù)先驗概率分布模型確定半監(jiān)督算法中對應(yīng)的后驗分類流程。在三維高斯分布數(shù)據(jù)集的測試中,基于貝葉斯統(tǒng)計的k-means半監(jiān)督聚類準確率為93.67%高于k-means方法的91.67%的準確率。
【圖文】：

圖３．１二維高斯分布坐標圖逡逑Ｆｉｇ．邋３．１邋ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ邋Ｇａｕｓｓｉｏｎ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ逡逑目的：在非整數(shù)高斯分布數(shù)據(jù)的情況下，通過和數(shù)據(jù)］比較運行約束和ｋ－ｍｅａｎｓ迭代中心的聚類算法的穩(wěn)定性。逡逑

念二維高斯分布邊緣密度函數(shù)圖
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：C81

【參考文獻】

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本文編號：2621093