【摘要】：機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支,它涉及到眾多學(xué)科的交叉融合。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究對(duì)象是怎樣模擬人類的行為以學(xué)習(xí)新的知識(shí)從而更新知識(shí)結(jié)構(gòu)、改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究在近些年來已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展,各種各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也被提了出來。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常情況下可以被分為三大類:有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。聚類分析算法是其中最具有代表性的一種無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。該類算法依據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的某種屬性將數(shù)據(jù)集中相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到同一個(gè)類簇中而把非相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的類簇。盡管各種各樣的聚類算法已經(jīng)被提出,但是大多數(shù)傳統(tǒng)的聚類方法只能適用于球形類簇的聚類并且算法的聚類結(jié)果可能會(huì)受到參數(shù)設(shè)置和初始化的影響。此外,當(dāng)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量和數(shù)據(jù)維度的規(guī)模變得非常大時(shí),聚類算法的效率將受到時(shí)間復(fù)雜性和空間復(fù)雜性的限制。因此,本論文中提出了一種快速穩(wěn)定基于網(wǎng)格的能夠識(shí)別任意形狀類簇的聚類方法,該算法還能夠穩(wěn)定地應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)集的聚類。改進(jìn)的方法中,首先該方法運(yùn)用給定的公式自動(dòng)化確定網(wǎng)格的劃分區(qū)間數(shù)目,然后算法計(jì)算劃分網(wǎng)格中網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的密度值而非傳統(tǒng)方法中的網(wǎng)格密度。最后,算法依據(jù)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的密度值采用經(jīng)典的廣度優(yōu)先搜索算法進(jìn)行聚類操作。在多個(gè)人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法比傳統(tǒng)的聚類方法更加有效。此外,聚類算法結(jié)果的評(píng)價(jià)通常需要計(jì)算聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)的值,傳統(tǒng)的點(diǎn)對(duì)比較方法對(duì)于大數(shù)據(jù)集的評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算效率比較低。本論文中給出了利用混淆矩陣計(jì)算聚類結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)的方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠明顯地提高獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)值的效率。
【圖文】：

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于網(wǎng)格點(diǎn)密度估計(jì)的聚類算法研究n 為數(shù)據(jù)點(diǎn)的總數(shù)目。 √ (3-1)該公式中還有一個(gè)值得注意的地方是數(shù)據(jù)集所有維度的 K 值之乘積為 n，，這與文章[33]中所提出的思想有類似之處。實(shí)驗(yàn)過程中由于 K-means 算法的結(jié)果具有一定的波動(dòng)性，故而進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)取其結(jié)果的均值以增強(qiáng)結(jié)果的可靠性。實(shí)驗(yàn)過程中運(yùn)用了幾個(gè)真實(shí)的公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，數(shù)據(jù)集的詳細(xì)介紹將在第四章中詳細(xì)說明。該方法得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 3-1 所示。

如圖3-2 所示：圖 3-2 網(wǎng)格與網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)示意圖傳統(tǒng)的方法中，網(wǎng)格里面包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)即為該網(wǎng)格的密度值。而在改進(jìn)的聚類算法中，密度值的計(jì)算不是統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格中數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)而是計(jì)算如上圖所示網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的密度值。首先，該方法中的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行歸一化處理，該方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行變換使得其結(jié)果的值域位于[0,1]之間。其歸一化處理的函數(shù)如 3-2 所示： (3-2)其中 X 代表原始數(shù)據(jù)集的值，MIN 和 MAX 分別代表數(shù)據(jù)集中該維度的數(shù)據(jù)點(diǎn)值的最小值和最大值，經(jīng)過該函數(shù)的變化可以得到歸一化處理的結(jié)果[36]。歸一化處理完成后，數(shù)據(jù)點(diǎn)需要被劃分到網(wǎng)格中。設(shè)算法中劃分網(wǎng)格的數(shù)目大小為 k，則可以運(yùn)用式子 3-3 對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行劃分操作。
【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】：2019
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2666096