發(fā)布時間：2018-01-24 16:03

  本文關(guān)鍵詞： 層次聚類 密度聚類 任意形狀聚類 子簇合并 密度峰值點 邊界區(qū)域密度　出處：《河南理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：聚類技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個重要研究方向,可以有效地幫助人們了解數(shù)據(jù)的分布和特征,以便作進一步研究分析。雖然已有的聚類算法很多,但聚類技術(shù)依然存在很多問題和挑戰(zhàn)。結(jié)合層次聚類算法和密度聚類算法,本文提出一種新的任意形狀聚類算法。該算法在層次聚類技術(shù)的框架下,使用基于密度聚類的思想來定義子簇和子簇合并方法,論文的主要工作如下:(1)針對目前層次聚類算法的計算時間復(fù)雜度較高,并且需要人為輸入聚類個數(shù)或者閾值參數(shù)作為聚類終止條件的問題,本文提出了一種新穎的基于密度的子簇合并方法,將簇間邊界區(qū)域密度大于等于其中任何一個簇平均密度的相鄰子簇進行合并。該子簇合并準則使用動態(tài)模型的方法,能夠自動適應(yīng)被合并簇之間的內(nèi)部特征屬性,可自動確定聚類個數(shù)和聚類終止點,從而發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。(2)針對密度聚類算法容易忽略密度稀疏區(qū)域中的密度峰值點的問題,本文找出距離其他高密度點距離較遠的點作為密度峰值點,放寬了對密度峰值點的選擇范圍。然后,根據(jù)這些密度峰值點將數(shù)據(jù)集切分為大量初始子簇,而且得到的子簇比較正確。(3)針對密度聚類方法使用全局統(tǒng)一的距離參數(shù),不利于密度差異較大數(shù)據(jù)集的問題,本文通過將低密度數(shù)據(jù)集與高密度數(shù)據(jù)集分層,將低密度子簇篩選出來,設(shè)置合適的距離參數(shù)進行聚類來解決上述問題。在測試數(shù)據(jù)集以及真實數(shù)據(jù)集上的對比實驗表明,本文算法具有能自動確定聚類個數(shù),能夠有效地發(fā)現(xiàn)任意形狀、大小的聚類,對輸入?yún)?shù)的選擇具有魯棒性,并且適用于密度分布不均勻的數(shù)據(jù)集等優(yōu)點。
[Abstract]:As an important research direction in the field of data mining, clustering technology can effectively help people to understand the distribution and characteristics of data for further research and analysis, although there are many existing clustering algorithms. However, there are still many problems and challenges in clustering technology. Combined with hierarchical clustering algorithm and density clustering algorithm, this paper proposes a new arbitrary shape clustering algorithm, which is based on hierarchical clustering technology. Using the idea of density clustering to define subclusters and sub-cluster merging, the main work of this paper is as follows: 1) the computational time complexity of hierarchical clustering algorithm is high. In addition, it is necessary to input the number of clusters or threshold parameters as the termination condition. In this paper, a novel density-based subcluster merging method is proposed. The adjacent subclusters whose boundary region density is greater than or equal to the average density of any of the clusters are merged. The merging criterion of the subclusters uses the method of dynamic model. It can automatically adapt to the internal characteristic attributes between the merged clusters, and can automatically determine the number of clusters and the cluster termination points. Thus it is found that arbitrary shape clustering algorithm is easy to ignore the density peak point in the sparse density region. In this paper, we find the point which is far away from other high density points as the density peak point. Then, the data set is cut into a large number of initial subclusters according to these density peaks. Moreover, the obtained subcluster is more correct. 3) the global uniform distance parameter is used for the density clustering method, which is not conducive to the problem of large density difference data sets. In this paper, the low density subclusters are filtered out by stratifying the low density data sets and the high density data sets. Set the appropriate distance parameters to cluster to solve the above problem. The experimental results on the test data set and the real data set show that the algorithm can automatically determine the number of clustering. It can find the clustering of arbitrary shape and size effectively and is robust to the selection of input parameters. It is also suitable for data sets with uneven density distribution and so on.
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1460436