本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類的非監(jiān)督學(xué)習(xí)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得智慧的基本手段，是人類具有的一種重要智能行為。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)性能的好壞是衡量一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)優(yōu)劣最重要的指標(biāo)。作為非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的模糊聚類分析已成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究的熱點(diǎn)，為提高和改善機(jī)器學(xué)習(xí)性能提供了良好的理念支持與技術(shù)手段。研究模糊聚類算法對(duì)于提高和改善機(jī)器的學(xué)習(xí)性能具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 在模糊聚類算法中，由于模糊C-均值聚類算法(Fuzzy C-mean Clustering Algorithm，F(xiàn)CM)計(jì)算簡單，具有比較直觀的幾何意義，在許多領(lǐng)域獲得了非常成功的應(yīng)用。然而基于傳統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)的FCM，采用迭代的爬山技術(shù)來尋找最優(yōu)解，本質(zhì)上是一種局部搜索算法。因而其存在著兩大致命的問題：一是處理大數(shù)據(jù)量費(fèi)時(shí)，二是對(duì)數(shù)據(jù)初始化敏感，容易陷入局部極小值。 對(duì)此，本論文運(yùn)用實(shí)驗(yàn)和比較方法，著重從以下幾個(gè)方面對(duì)FCM加以改進(jìn)： 1、在提高FCM算法對(duì)大數(shù)據(jù)量的聚類速度方面，通過多次隨機(jī)取樣聚類與數(shù)據(jù)約減相結(jié)合，以減少FCM算法收斂所需的迭代次數(shù)與運(yùn)算時(shí)間；為了提高FCM算法的聚類正確率，對(duì)模式分類作出不同貢獻(xiàn)的各維特征進(jìn)行加權(quán)選擇，使得聚類結(jié)果更好。 2、由于FCM會(huì)陷入局部最優(yōu)化，論文采用遺傳算法加以解決。將遺傳算法與FCM結(jié)合產(chǎn)生基于遺傳算法的模糊C-均值聚類算法GFCM，充分發(fā)揮FCM的局部搜索和遺傳算法的全局搜索能力，提高算法聚類正確率。 3、針對(duì)FCM對(duì)大數(shù)據(jù)量處理速度慢的缺點(diǎn)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)改進(jìn)模糊聚類算法。將自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Self-Organizing feature Map，SOM)與FCM結(jié)合，產(chǎn)生基于SOM的模糊C-均值聚類算法FKCN，利用SOM的并行計(jì)算，以提高聚類算法的速度和效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法有效。 通過對(duì)FCM算法的上述改進(jìn)，以彌補(bǔ)其局限性，使得算法更具合理，從而減少聚類時(shí)間，提高聚類效果，以此提升非監(jiān)督學(xué)習(xí)能力、效率與穩(wěn)定性，，優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)性能。
【關(guān)鍵詞】：非監(jiān)督學(xué)習(xí) 模糊聚類 FCM 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：O29;G40-057
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 問題提出7-8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 研究內(nèi)容9
• 1.4 研究方法9-10
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 非監(jiān)督學(xué)習(xí)與模糊聚類分析11-22
• 2.1 非監(jiān)督學(xué)習(xí)11-13
• 2.1.1 非監(jiān)督學(xué)習(xí)概念11-12
• 2.1.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí)的作用12
• 2.1.3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法分類12-13
• 2.2 聚類分析13-18
• 2.2.1 聚類分析的基本概念13-14
• 2.2.2 聚類分析的作用14-15
• 2.2.3 聚類算法的分類15-16
• 2.2.4 聚類算法的一般步驟16-17
• 2.2.5 聚類分析的研究方向17-18
• 2.3 模糊理論18-20
• 2.3.1 模糊數(shù)學(xué)概述18-19
• 2.3.2 模糊集合19
• 2.3.3 模糊關(guān)系19-20
• 2.4 模糊聚類分析20-22
• 2.4.1 模糊聚類的一般模型20-21
• 2.4.2 模糊聚類的研究現(xiàn)狀21-22
• 第三章 模糊C-均值聚類算法及其改進(jìn)22-35
• 3.1 基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類分析22-25
• 3.1.1 數(shù)據(jù)集的C劃分22-23
• 3.1.2 聚類目標(biāo)函數(shù)23-25
• 3.2 硬C-均值聚類算法25-26
• 3.3 模糊C-均值聚類算法26-29
• 3.3.1 FCM概述26-27
• 3.3.2 FCM算法實(shí)現(xiàn)步驟27-28
• 3.3.3 FCM算法的優(yōu)缺點(diǎn)28-29
• 3.4 FCM的改進(jìn)29-34
• 3.4.1 提高聚類速度29-32
• 3.4.2 提高聚類正確率32-34
• 3.5 小結(jié)34-35
• 第四章 基于遺傳算法的FCM35-43
• 4.1 遺傳算法概述35
• 4.2 遺傳算法流程35-38
• 4.3 遺傳算法的設(shè)計(jì)38-39
• 4.4 基于遺傳算法的FCM39-42
• 4.4.1 編碼39-40
• 4.4.2 初始化40
• 4.4.3 適應(yīng)度函數(shù)的確定40
• 4.4.4 選擇算子40-41
• 4.4.5 交叉算子41
• 4.4.6 變異算子41
• 4.4.7 GFCM的實(shí)現(xiàn)過程41
• 4.4.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與說明41-42
• 4.5 小結(jié)42-43
• 第五章 模糊自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法43-51
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)43-44
• 5.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展43-44
• 5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦?/span>44
• 5.2 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-48
• 5.2.1 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)與側(cè)抑制44-46
• 5.2.2 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)原理46
• 5.2.3 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-48
• 5.3 模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法48-50
• 5.3.1 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法的弱點(diǎn)48-49
• 5.3.2 模糊自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法49-50
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析50
• 5.4 小結(jié)50-51
• 第六章 結(jié)束語51-52
• 6.1 文本的主要工作51
• 6.2 進(jìn)一步的研究51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 附錄 IRIS數(shù)據(jù)集54-56
• 致謝56

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