為解決實(shí)時(shí)分析處理的海洋Argo浮標(biāo)剖面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)特有的數(shù)據(jù)密度較高、快速響應(yīng)且需要識(shí)別任意形狀簇等問(wèn)題,提出了一種可通過(guò)單次掃描數(shù)據(jù)集進(jìn)行有效處理的低復(fù)雜度聚類(lèi)算法DBIRCH（Density-Based Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）。該算法通過(guò)使用新引入的參數(shù)密度閾值修正因子,動(dòng)態(tài)的更新限制CF（Clustering Feature）樹(shù)生長(zhǎng)的約束系數(shù)子空間閾值,同時(shí)結(jié)合密度關(guān)聯(lián)思想在不同鄰域內(nèi)多次建立CF樹(shù)且合并,最終以核心CF樹(shù)子節(jié)點(diǎn)為聚類(lèi)結(jié)果輸出,避免了BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）算法對(duì)參數(shù)的過(guò)度依賴(lài),同時(shí)因能處理任意形狀簇從而提升了數(shù)據(jù)處理的整體魯棒性,提高了處理Argo剖面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)效性和算法的整體吞吐速度。為測(cè)試算法的綜合性能,使用真實(shí)Argo浮標(biāo)剖面實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集,并根據(jù)不同的參數(shù)對(duì)算法做出多組對(duì)比實(shí)驗(yàn),同時(shí)使用不同評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)算法從運(yùn)行時(shí)間和聚類(lèi)準(zhǔn)確率上進(jìn)行綜合評(píng)估,從全局... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2020,38(05)

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【部分圖文】：

DBIRCH算法過(guò)程示意圖

DBIRCH算法共分為3個(gè)階段，其算法詳細(xì)流程如圖2所示。輸入:數(shù)據(jù)集D={x1,x2,x3，…，xn}，非葉節(jié)點(diǎn)平衡因子B，葉節(jié)點(diǎn)平衡因子L，全局空間閾值T，密度系數(shù)ω。

為測(cè)試改進(jìn)算法在處理Argo剖面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)真實(shí)聚類(lèi)效果，實(shí)驗(yàn)使用Argo實(shí)時(shí)資料中心(http:∥www.argo.org.cn/)的Argo浮標(biāo)實(shí)時(shí)剖面觀(guān)測(cè)資料，對(duì)算法進(jìn)行性能評(píng)估[11]。數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)Argo浮標(biāo)不同時(shí)間段循環(huán)觀(guān)測(cè)所采集的包括溫度(TEMP)、鹽度(PSAL)及壓力(PRES)等多種屬性的大量實(shí)時(shí)樣本。同時(shí)考慮實(shí)驗(yàn)環(huán)境運(yùn)算能力有限，僅截取2018年2月到2019年2月共計(jì)15 000余條剖面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)3種不同算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其DBIRCH算法聚類(lèi)結(jié)果如圖6所示。3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]改進(jìn)的BIRCH算法在電信客戶(hù)細(xì)分中的應(yīng)用[D]. 楊曉斌.合肥工業(yè)大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3365012