基于新度量的聚類算法應(yīng)用.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的快速進(jìn)步，使得各組織機(jī)構(gòu)和企業(yè)可以積累各種海量數(shù)據(jù)。然而，從這些海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和未知的模式成為巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘作為一門新興技術(shù)，它結(jié)合了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法與處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜邏輯算法，引起了整個(gè)社會(huì)的極大關(guān)注。
　　聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中廣泛應(yīng)用的方法之一，目前很多學(xué)者對(duì)聚類度量和算法進(jìn)行了大量的研究，并提出很多新穎的度量，改進(jìn)了各種聚類算法，目的就是盡可能產(chǎn)生好的聚類效果。本文針對(duì)這

2、一目標(biāo)，首先對(duì)聚類分析的數(shù)學(xué)定義以及在聚類時(shí)所選取的各種常用度量等基礎(chǔ)性理論作了一些相關(guān)介紹和準(zhǔn)備。在此基礎(chǔ)上，本文將王興華在1982年[1]中關(guān)于生物群論和生態(tài)位相似性分析中提出的新度量和觀點(diǎn)引入聚類分析，并將其作為一種新的相似性度量，從聚類分析和數(shù)據(jù)挖掘的角度對(duì)這一新度量做了系統(tǒng)性的理論研究，給出了相應(yīng)的定義，并對(duì)其數(shù)學(xué)性質(zhì)進(jìn)行了分析，指出相對(duì)于其它一些常用的度量，該新度量的一些好的性質(zhì)，并給出了理論上的證明和基于模型數(shù)據(jù)的數(shù)值結(jié)果