聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)樣本劃分成不同的類(lèi),使得在同一類(lèi)內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相似,不同類(lèi)之間的數(shù)據(jù)對(duì)象相似性盡可能小,它屬于無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。聚類(lèi)分析技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景,一直是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。針對(duì)特定數(shù)據(jù),如何選擇合適的聚類(lèi)算法一直是研究的重點(diǎn)。聚類(lèi)融合是對(duì)已產(chǎn)生的聚類(lèi)結(jié)果,通過(guò)共識(shí)函數(shù)設(shè)計(jì)進(jìn)行融合,以達(dá)到最大化已有聚類(lèi)結(jié)果共享信息的目的,從而得到比單一聚類(lèi)算法更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定的挖掘結(jié)果。本文將聚類(lèi)融合算法思想與分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合,提出了基于分形維數(shù)的聚類(lèi)融合算法。在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,將上述算法擴(kuò)展到云計(jì)算環(huán)境下實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的聚類(lèi)融合算法在第一步產(chǎn)生聚類(lèi)成員之后,將所有的聚類(lèi)成員參與融合,這樣使得一些劣質(zhì)的聚類(lèi)結(jié)果參與了后面的融合,干擾了融合的準(zhǔn)確性,降低了最終聚類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,選擇分類(lèi)融合方法會(huì)得到更好的結(jié)果,從“選擇分類(lèi)融合”中獲得啟發(fā),將選擇性融合思想引入到聚類(lèi)融合中,產(chǎn)生了選擇性聚類(lèi)融合算法（Clustering Ensemble Selection）。近幾年的研究表明,選擇性聚類(lèi)融合方法能很好的提高聚類(lèi)算法的魯棒性等性能。本... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：102 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖３－７?Ｓｐｅｅｄｕｐ測(cè)試結(jié)果圖??

圖３－８?Ｓｃａｌｅｕｐ測(cè)試結(jié)巧固??

．．．２抒；），聚成個(gè)簇；通過(guò)某種選擇策略０從／中選擇部??分聚類(lèi)成員構(gòu)成子集／＇?＝?｛／；，／＾，．．．，吃，｝（／＇星／）；最后通過(guò)共識(shí)函數(shù)＾，實(shí)現(xiàn)對(duì)聚類(lèi)成?．??員ｒ的融合，獲得聚類(lèi)結(jié)果ｒ。選擇性聚類(lèi)融合過(guò)程如圖４－１所示。??Ｊ?＼??Ｓ?巧？’／；｛！?／?＊??巧昏?４－１?Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?ｅｎｓｅｍｂｌｅ??圖４－１選擇性聚類(lèi)融合??由１．２．３可知，選擇性聚類(lèi)誠(chéng)合算法的實(shí)現(xiàn)包括蘭個(gè)部分：（１）聚類(lèi)成員產(chǎn)生；??（２）選擇策略及選取部分聚類(lèi)成員；（３）融合步驟口）中的聚類(lèi)成員。對(duì)于聚類(lèi)成員產(chǎn)??生及融合部分，根據(jù)不同的領(lǐng)域及用途，目前已經(jīng)產(chǎn)生了很多種不同的方法。而??對(duì)于選擇策略部分的研究相對(duì)來(lái)說(shuō)較少，文獻(xiàn)［１巧指出聚類(lèi)成員的選取不僅要考慮??聚類(lèi)成員的差異度，同時(shí)應(yīng)考慮聚類(lèi)成員的質(zhì)量。文獻(xiàn)［４１］提出了融合差異度較大??３５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]聚類(lèi)集成關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 羅會(huì)蘭.浙江大學(xué) 2007
[2]數(shù)據(jù)挖掘中聚類(lèi)若干問(wèn)題研究[D]. 趙恒.西安電子科技大學(xué) 2005
[3]動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 郭斯羽.浙江大學(xué) 2002

碩士論文
[1]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類(lèi)分析的異常天氣挖掘[D]. 鄭忠平.電子科技大學(xué) 2011
[2]分布式聚類(lèi)算法研究與應(yīng)用[D]. 杜晨陽(yáng).浙江大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3362820