密度影響因子相關(guān)的網(wǎng)格聚類(lèi)算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、浙江理工大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果,也不包含為獲得浙江理工大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名:陟鋱’簽字日期:w¥年弓月[b日浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文密度影響因子相關(guān)的網(wǎng)格聚類(lèi)算法研究

2、摘要數(shù)據(jù)挖掘是適應(yīng)信息社會(huì)從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的需要而產(chǎn)生的。聚類(lèi)分析作為數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科研究和應(yīng)用的重要分支之一,它能從未被標(biāo)記的數(shù)據(jù)中自動(dòng)識(shí)別出具有一定相似性的數(shù)據(jù)組成的多個(gè)類(lèi)。在各種聚類(lèi)算法中,基于密度的算法能識(shí)別不同密度,任意形狀的聚簇。但是密度聚類(lèi)往往因?yàn)橐O(shè)置全局參數(shù),且參數(shù)不止一個(gè),當(dāng)遇到簇的密度變化差異很大時(shí),聚類(lèi)會(huì)遇到困難。而基于網(wǎng)格的聚類(lèi)算法用網(wǎng)格代替對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的計(jì)算,提高了聚類(lèi)處理速度,但是以犧牲精度為條件,網(wǎng)格劃

3、分的“粒度”大小影響著聚類(lèi)的質(zhì)量,粒度越小,聚類(lèi)越精確,但是花費(fèi)的代價(jià)越高;而粒度越大,聚類(lèi)質(zhì)量越粗糙。針對(duì)密度聚類(lèi)和網(wǎng)格聚類(lèi)的各自不足,本文考慮相鄰網(wǎng)格的密度影響因子,提出了改進(jìn)的聚類(lèi)算法:基于網(wǎng)格密度影響因子的聚類(lèi)算法(IFGDC)。算法的主要工作有:(1)通過(guò)劃分?jǐn)?shù)據(jù)空間將數(shù)據(jù)對(duì)象的聚類(lèi)映射為網(wǎng)格單元的聚類(lèi),有效地降低了聚類(lèi)操作的復(fù)雜度;(2)定義了基于網(wǎng)格相鄰關(guān)系的一些概念,避免了傳統(tǒng)的基于密度的算法中需要確定半徑的不便;(3)

4、提出了網(wǎng)格密度影響因子的概念,以便從高密度網(wǎng)格中確定核心網(wǎng)格;(4)并給出一種對(duì)簇邊緣的邊界點(diǎn)進(jìn)行提取的方法,進(jìn)一步提高了聚類(lèi)準(zhǔn)確性。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試IFGDC聚類(lèi)算法,驗(yàn)證了該算法的正確性和有效性。Kmeans聚類(lèi)算法簡(jiǎn)單,成為聚類(lèi)的經(jīng)典算法。但是Kmeans聚類(lèi)對(duì)參數(shù)敏感,依賴(lài)用戶(hù)的經(jīng)驗(yàn)選擇聚類(lèi)數(shù)目和初始聚類(lèi)中心,易受噪聲點(diǎn)干擾,而且算法結(jié)果依賴(lài)數(shù)據(jù)的輸入次序。針對(duì)這些不足,本文提出了基于IFGDC的Kmeans改進(jìn)算法。算法首先

5、利用網(wǎng)格聚類(lèi)的速度優(yōu)勢(shì),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,找到數(shù)據(jù)集的大致結(jié)構(gòu)與分布,得到聚簇的類(lèi)數(shù)k和代表各自簇的k個(gè)初始質(zhì)心,然后利用這兩個(gè)參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行Kmeans聚類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比單純地直接使用K均值聚類(lèi),改進(jìn)的算法能提高參數(shù)k和初始質(zhì)心選取的質(zhì)量,減少對(duì)“噪音”的敏感性,算法結(jié)果確定,不依賴(lài)數(shù)據(jù)錄入順序,可以有效改進(jìn)聚類(lèi)效果。本文在最后對(duì)工作進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)未來(lái)的工作進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;聚類(lèi);網(wǎng)格;密度;網(wǎng)格密度影響因子;K

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