本文關(guān)鍵詞：IB聚類算法關(guān)鍵問題研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體的蓬勃發(fā)展,人們收集到的數(shù)據(jù)日益增多,數(shù)據(jù)量的龐大以及數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜使得人們更加傾向于通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式代替人工對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。聚類是模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘中廣為使用的數(shù)據(jù)分析手段。聚類算法主要的貢獻(xiàn)領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融以及市場(chǎng)營(yíng)銷等�，F(xiàn)今,聚類算法的發(fā)明與改進(jìn)已然成為一個(gè)非�；钴S的研究課題。傳統(tǒng)的聚類算法如模糊C均值(FCM)等存在若干問題,如對(duì)初始值敏感和易陷入局部極小值等。IB(Information Based)聚類算法的提出,很大程度上緩解了這些缺陷。該算法從信息理論角度形式化聚類問題,避免了類原型的定義,從而可以更好的適應(yīng)不同形狀的數(shù)據(jù)集。該算法的設(shè)計(jì)思想與聚類的傳統(tǒng)定義一致,同時(shí)從信息論角度考慮了聚類應(yīng)該實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的壓縮,因此算法可以實(shí)現(xiàn)在不需要預(yù)先指定類的表達(dá)方式的同時(shí)自動(dòng)尋找數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系,同時(shí)也能在一定程度上緩解算法初始化對(duì)最終聚類結(jié)果的影響。IB聚類算法作為一個(gè)應(yīng)用廣泛的聚類算法,其收斂速率是影響其應(yīng)用效果的直接因素,因此對(duì)于算法在不同數(shù)據(jù)集上的收斂速率的判斷至關(guān)重要。然而,目前對(duì)與聚類算法的收斂性質(zhì)一直缺乏一個(gè)可靠的判斷方法。本文根據(jù)Jacobian矩陣在固定點(diǎn)的線性逼近原理,提出一種判斷IB聚類算法收斂性質(zhì)以及收斂速率的方法,并進(jìn)行理論證明和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文提出的判斷聚類算法目標(biāo)函數(shù)在收斂點(diǎn)的收斂情況的方法,可以在理論上給出算法參數(shù)選擇的合理化建議。本文進(jìn)行IB聚類算法的參數(shù)對(duì)收斂速率的影響的分析,并給出在實(shí)際數(shù)據(jù)集中算法參數(shù)的選取建議。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1203591