【摘要】：現(xiàn)在的我們生活在數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)處在我們身邊的每一處,且以爆炸式的的方式在增長,甚至已無法計算,那么如何從這么多數(shù)據(jù)中獲取我們所需要的潛在有用得到知識,來幫住人們做出準(zhǔn)確的判斷,此時我們就有必要來挖掘這些數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)挖掘中,比較重要的一種數(shù)據(jù)分析方式是聚類算法,其在研究領(lǐng)域十分受到研究者的青睞,但還是存在一些缺陷,這就需要更進(jìn)一步的改進(jìn)算法來彌補這些不足,且對解決社會實踐中遇到的難點也具有非比尋常的價值。本文主要以傳統(tǒng)聚類算法中的相似度測度為基礎(chǔ),探討了以歐氏距離作為相似度測度對一些特殊數(shù)據(jù)集聚類時的不足,主要討論了現(xiàn)已提出的基于流形距離為相似度測度對特殊數(shù)據(jù)集聚類的優(yōu)勢,當(dāng)然也存在缺陷,在這里就更進(jìn)一步研究了粗糙集、蜂群算法等的實質(zhì),并在此基礎(chǔ)上作改進(jìn)然后與改進(jìn)的流形距離相結(jié)合,以改善原來算法的性能。主要工作如下:(1)針對K-means算法的初始聚類中心隨機(jī)選取,將流形距離作為相似度測度時其參數(shù)在表現(xiàn)數(shù)據(jù)集的全局一致性方面有缺陷等問題,本文引入粒計算理論中的知識,對數(shù)據(jù)集的屬性進(jìn)行劃分,隨后根據(jù)最大最小距離的方法選取代表點;然后再利用流形距離及準(zhǔn)則函數(shù)得到最佳的初始中心并得到最終聚類結(jié)果。實驗結(jié)果表明:該算法在運行時間上減少了并在數(shù)據(jù)的全局一致性上得到了很好的體現(xiàn)。(2)現(xiàn)在提出的以流形距離為相似度測度的聚類算法主要是針對具有“絕對流形”分布特點的數(shù)據(jù)集聚類,沒有考慮到這種分布為“相對流形”的數(shù)據(jù)集,于是本文根據(jù)粗糙集的特點,首先對數(shù)據(jù)集的屬性進(jìn)行劃分然后根據(jù)最大最小距離來選擇聚類中心,再在粗糙集中,用流形距離代替歐式距離對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類。實驗結(jié)果表明:該算法對“相對流形”數(shù)據(jù)集具有較大的改善。(3)為改進(jìn)原有的基于流形距離的聚類算法性能,本文將改進(jìn)的流形距離作為相似度測度,并結(jié)合人工蜂群算法,對數(shù)據(jù)集進(jìn)行二階段聚類。算法首先由局部密度、近鄰選擇等對數(shù)據(jù)集粗歸類,然后通過改進(jìn)的蜂群算法對數(shù)據(jù)集精歸類。實驗結(jié)果表明:數(shù)據(jù)集聚類效果得到很大的提升。
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2568097