隨著信息技術在工業(yè)界的迅猛發(fā)展,數據的規(guī)模與人們獲取的數據也與日俱增,對這些海量數據的處理已成為近來年備受關注的問題。數據挖掘作為一種通用的知識發(fā)現技術,是在海量數據中發(fā)現數據間內在關系的過程。聚類分析技術是數據挖掘中對數據處理的一種重要方法。由于數據不斷呈現出屬性類型的多樣性、規(guī)模的海量性、分布的不均勻性,不同的數據類型需要不同的聚類算法。目前,對數值型數據的聚類分析取得很多的成果,而在實際應用中存在大量的分類型數據。由于分類型數據不具有數值型數據固有的幾何特性,因而在聚類算法和模型上與數值型數據有較大不同,近年來針對分類型數據聚類算法的研究得到了廣泛的關注。模糊聚類通過將模糊集理論應用到聚類分析中,提高對數據的模糊處理能力,能較為清晰、客觀地反映現實事物,因而在許多領域被廣泛應用。模糊k-modes(FKM)算法是模糊聚類中備受關注的一種算法,具有局部尋優(yōu)能力強且收斂速度快的特點,成為分類型數據模糊聚類算法關注的熱點。但FKM算法對初始中心點的選取較為敏感,算法以不同的初始中心進行聚類會得到不同的結果,影響最終的聚類結果。此外FKM算法由于采用迭代的搜索技術,同時解空間內存在大量局部最優(yōu)點,因此易陷入局部最優(yōu),而無法得到全局最優(yōu)。針對以上問題,本文開展了以下工作:(1)提出結合離群點檢測的初始中心選擇算法。針對FKM算法對初始中心選取敏感這一問題,通過調整初始中心選擇過程中距離與密度之間的關系,加大初始中心選擇中距離所占的權重,使得尋找到的初始中心更具有分布性。同時,引入基于距離的離群點檢測技術,對改進初始中心選擇后得到的候選數據集進行篩選,將候選數據集中的離群度較大的點剔除。實驗結果表明,改進的初始中心選擇方法提高FKM算法的準確率與精度,降低FKM算法對初始中心選取的敏感程度。(2)提出基于改進遺傳算法的模糊聚類算法(IGAFKM)。將遺傳算法與模糊聚類算法相結合,利用遺傳算法的隨機搜索提高模糊k-modes算法的全局尋優(yōu)能力,加快算法的收斂速度。遺傳算法是一種全局優(yōu)化算法,通過模擬自然界生物的進化過程搜索問題的最優(yōu)解,具有算法簡單,搜索范圍廣泛的特點。根據種群中個體的多樣性,對遺傳算法的交叉與變異算子進行動態(tài)調整,以保證整個種群的多樣性,避免算法收斂到局部最優(yōu),加快算法向全局最優(yōu)點的收斂過程,從而提高FKM算法的全局尋優(yōu)能力。實驗結果表明,改進遺傳算法的模糊聚類算法(IGAFKM)與FKM算法,傳統(tǒng)遺傳模糊聚類算法(GAFKM)相比在收斂速度上有所提升,同時IGAFKM算法的準確率也優(yōu)于FKM算法與傳統(tǒng)遺傳模糊聚類算法(GAFKM)算法。
【學位單位】：西南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13
【部分圖文】：

圖 4-2 算法運行時間與數據量之間的關系從實驗結果可以看出 FKM 算法的目標函數平均值較大，過早的收斂到局部最優(yōu)值，GA-FKM 算法增強了全局搜索能力，較 FKM 算法相比提高了全局尋優(yōu)能力，IGAFKM 算法在計算速度和效率上與 FKM 算法，GA-FKM 算法相比更為突出，IGAFKM 算法較 GA-FKM 算法相比提高了全局尋優(yōu)能力，取到了目標函數的全局最小值。經過初始中心選取后，降低了算法對初始中心的依賴程度，提高了算法的準確率，同時由于對遺傳操作中交叉和變異算子的自適應調整，增強了種群的多樣性，使得算法收斂到全局最優(yōu)解的能力大大加強，加快了算法的收斂速度。FKM 算法與 IGAFKM 算法隨著種群數目的增大，所需的處理時間也隨之增加，在處理相同數據的情況下，IGAFKM 算法由于全局搜索能力的提高，又加入了初始中心的選擇過程，在處理相同數據量的數據時需要更多的時間。4.10 小結
【參考文獻】

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本文編號：2888611