本文關(guān)鍵詞：基于PageRank和對(duì)象關(guān)系的聚類算法研究

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【摘要】：對(duì)聚類算法的研究已經(jīng)有很長(zhǎng)時(shí)間的歷史,但是當(dāng)前許多聚類算法對(duì)非凸形簇或者無(wú)法有效判別中心點(diǎn)的簇的聚類結(jié)果并不理想。另外,很多算法對(duì)噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)比較敏感,這也會(huì)導(dǎo)致聚類效果的不理想。為了改善這些問(wèn)題,我們提出了一個(gè)基于PageRank和對(duì)象關(guān)系且效果顯著的聚類算法——K-PRSCAN。根據(jù)全局的對(duì)象關(guān)系,PageRank算法會(huì)評(píng)估待聚類的每個(gè)對(duì)象的重要程度。K-PRSCAN算法通過(guò)基于全局角度以及局部角度對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類,可以有效的識(shí)別球形簇和非球形簇,并可以將數(shù)據(jù)集拆分成指定的k個(gè)簇或者接近k個(gè)簇。同時(shí)由于在K-PRSCAN算法中噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)的重要程度很小,它們的副作用也被較大地削弱。在本文中K-PRSCAN算法和多個(gè)常用的聚類算法在聚類效果和時(shí)間這兩個(gè)維度上進(jìn)行了比較,結(jié)果表明K-PRSCAN算法的表現(xiàn)要更好。
【關(guān)鍵詞】：聚類 PageRank 二分查找 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-14
• 1.1 研究背景與意義7
• 1.2 常見(jiàn)聚類算法概述7-11
• 1.3 PageRank算法概述11-12
• 1.4 論文內(nèi)容與撰寫(xiě)安排12-14
• 第二章 研究基礎(chǔ)14-20
• 2.1 PageRank算法的基本原理14-17
• 2.2 二分查找算法的基本原理17-19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 第三章 PRSCAN算法原理與實(shí)現(xiàn)20-25
• 3.1 預(yù)處理原始數(shù)據(jù)集20-21
• 3.2 聚類21
• 3.3 PRSCAN算法描述與分析21-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第四章 K-PRSCAN算法原理與實(shí)現(xiàn)25-30
• 4.1 PRSCAN相關(guān)定理25-28
• 4.1.1 定理 125-26
• 4.1.2 定理 226-27
• 4.1.3 定理 327-28
• 4.2 K-PRSCAN算法描述與分析28-29
• 4.3 本章小結(jié)29-30
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-45
• 5.1 數(shù)據(jù)集介紹30-31
• 5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)31-32
• 5.3 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)32
• 5.4 2 維數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)結(jié)果與分析32-39
• 5.5 Dataset DIM032實(shí)現(xiàn)結(jié)果與分析39-41
• 5.6 Dataset Digit實(shí)現(xiàn)結(jié)果與分析41-42
• 5.7 Dataset Race Walking實(shí)現(xiàn)結(jié)果與分析42-43
• 5.8 各個(gè)聚類算法運(yùn)行時(shí)間的比較43
• 5.9 本章小結(jié)43-45
• 第六章 K-PRSCAN算法參數(shù)和離散點(diǎn)分析45-55
• 6.1 阻尼因子對(duì)K-PRSCAN算法的影響45-48
• 6.2 距離函數(shù)、相似性函數(shù)對(duì)K-PRSCAN算法的影響48-53
• 6.3 離散點(diǎn)對(duì)K-PRSCAN算法的影響53-54
• 6.4 本章小結(jié)54-55
• 第七章 總結(jié)與展望55-57
• 7.1 總結(jié)55-56
• 7.2 展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 在學(xué)期間的研究成果59-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1068505