Gap Statistics是在K-means基礎上建立的,考慮到K-means算法容易受初始聚類中心以及簇的數目的影響,并且通過Gap Statistics方法估計聚類數能夠得到數據集的粗略分類,不能進一步對數據集進行細分類。針對這一不足,本文將ISODATA算法引入到Gap Statistics中。首先,由于ISODATA算法需要估計初始聚類數目這一參數,本文驗證了多維切比雪夫不等式與馬氏距離之間的關系,并基于它們之間的關系提出了聚類初始數目的估計方法。而后提出了改進的ISODATA算法,即MISODATA算法,繼而提出了MIGS模型。實證分析了MIGS模型的可行性與有效性,MIGS模型不僅可以實現數據集的細分類,而且通過MIGS模型估計數據集的最佳聚類數的準確率高于原GS模型。其次,改進后的MIGS模型雖說有很多優(yōu)點,但是MISODATA算法中仍需要人工設定控制分裂和合并的參數,對于不同的數據集,這兩個參數值的選取也不同,取值屬于零至正無窮范圍內,故兩個參數值難以確定。針對這一不足,對MISODATA算法進行改進,引入了合并度和分裂度的概念,提出了基于變異系數的分裂度估計模型和基... 

【文章來源】：南京理工大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數】：47 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１：?Ｉｒｉｓ數據集的Ｇａｐ和ＭＩＧａｐ關于聚類數的變化曲線．??

圖３．２：?Ｇｌａｓｓ數據集的Ｇａｐ和ＭＩＧａｐ關于聚類數的變化曲線．??對Ｇｌａｓｓ數據集而言，ＩＳＯＤＡＴＡ算法選取的參數值為：知＝５也＝２．５辦＝??０．２，Ｌ?＝?２，了?＝?１００。由圖３．２可知，通過ＭＩＧＳ方法得至ＩＪ的最佳聚類數的估計值為７，??而ＧＳ方法得到的最佳聚類數的估計數為２，這是因為ＩＳ０ＤＡＴＡ算法中引入的自動地??分裂和合并的機制，對于類別較多的數據集來說，可以通過ＭＩＧＳ方法實現對數據集??的細分類。??（３）?Ｈａｂｅｒｍａｎ數據集??Ｈａｂｅｒｍａｎ數據集有３０６個樣本，其中每個樣本有３個屬性。數據集被分為２類，??包括進行手術后存活５年或者更久的２２６個樣本，以及患者在５年內死亡的８０個樣本。??＇?７＼￣＇?Ｉ—－ｔＳｓ＇ｐｉＳ?ｎｌ?，Ｊ?＇?＇?＾??卜?＼?卜靜１?／＼／?１??＼?，６［?／??１８?■?／?＼?■?＇１?卜、／??ａ１．６．?／?＼?．?，?／??備?＼?Ｉ１３－?／??＼?－?、／??Ｖ＾＼?．?＇?■??Ｎｌ?１?．／?．??１?－?、：?Ｊ??〇８??１?１?１?１?１?１??６８?１?１?１?？?１?１???．１?２３４５６７８?１?－?Ｊ?４?５?６?７?ｃ?９??＊４ｕｎｌ？ｒ?ｏｆ?Ｃｉｕｓ；ｅｒｓ??Ｎｕｎｂｅｒ?ｏｆ?Ｃｌｕｓｔｅｒｓ??圖３．３：?Ｈａｂｅｒｍａｎ數據集的Ｇａｐ和ＭＩＧａｐ關于聚類數的變化曲線．??對Ｈａｂｅｒｍａｎ數據集而言

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【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于GS方法的圖像分割估計數的多信息動態(tài)研究[D]. 劉倩.南京理工大學 2013
[4]K-Means聚類算法的研究與改進[D]. 崔丹丹.安徽大學 2012
[5]基于MFGS方法圖像最佳分割數的研究[D]. 童波.南京理工大學 2011
[6]基于GS方法的圖像最佳分割的研究[D]. 李娜.南京理工大學 2006



本文編號：3534457