在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)量的爆炸式增長讓傳統(tǒng)人工處理方法無法應(yīng)對(duì)。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速高效發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)的潛在模式和知識(shí),其中,聚類算法作為一種常用的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理過程之中,其目標(biāo)為從不含類別標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中提取知識(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間潛在關(guān)聯(lián)并將其歸類。作為一種海洋中普遍存在的現(xiàn)象,中尺度渦每天會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),無論是對(duì)中尺度渦的探測還是跟蹤的研究中,較早的中尺度渦研究方法大多都是采用人工探測和追蹤的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,其處理效率低下。但通過人工處理數(shù)據(jù)的再復(fù)現(xiàn)算法通常會(huì)出現(xiàn)各種缺點(diǎn),而使用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)海洋數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以有效提高處理效率。因此,研究利用數(shù)據(jù)挖掘算法的中尺度渦探測和中尺度渦追蹤算法,具有十分重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。本文重點(diǎn)關(guān)注密度聚類問題。詳細(xì)分析現(xiàn)有密度聚類算法優(yōu)缺點(diǎn),在眾多中尺度渦研究工作的基礎(chǔ)之上,改進(jìn)密度聚類算法,并將其應(yīng)用于海洋中尺度數(shù)據(jù)處理。本文主要貢獻(xiàn)如下:（1）提出了基于最小生成樹的密度聚類算法。傳統(tǒng)的密度聚類算法通常使用固定的全局參數(shù),因此無法應(yīng)對(duì)密度稀疏區(qū)域的樣本處理工作。本文基于圖論中的最小生成樹方法,以密度為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分,通過對(duì)... 

【文章來源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖２．１中尺度渦探測及追蹤示例??

圖２．２密度可達(dá)與密度連接??Ｆｉｇ．?２．２?Ｄｅｎｓｉｔｙ－ｒｅａｃｈａｂｌｅ?ａｎｄ?ｄｅｎｓｉｔｙ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ??

圖２．３?Ｋ－均值算法與ＤＢＳＣＡＮ對(duì)不規(guī)則簇聚類效果??Ｆｉｇ．?２．３?Ｋ－ｍｅａｎｓ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ａｎｄ?ＤＢＳＣＡＮ?ｆｏｒ?ｉｒｒｅｇｕｌａｒ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?ｅｆｆｅｃｔ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于空間區(qū)域功能劃分的人群移動(dòng)模式可視分析[J]. 孫國道,柳芬,蔣莉,梁榮華.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[3]DBSCAN算法優(yōu)化及其在GSM-R鐵塔監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 胡淼淼,劉宏志,張鐸.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(05)
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博士論文
[1]西太平洋暖池區(qū)北部懸浮體分布特征及其影響機(jī)制[D]. 高微.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院海洋研究所) 2018

碩士論文
[1]多源衛(wèi)星高度計(jì)海面高度異常數(shù)據(jù)融合研究[D]. 崔偉.國家海洋局第一海洋研究所 2016



本文編號(hào)：3077226