基于自動編碼機的增量聚類算法研究及應用.pdf

1、碩士學位論文基于自動編碼機的增量聚類算法研究及應用ResearchandApplicationofIncrementalClusteringAlgorithmBasedonAutoEncoder學號：21317036完成日期：2Q!魚生墨旦墨!旦大連理工大學DalianUniversityofTechnology大連理工大學碩士學位論文摘要隨著傳感器與無線通信技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生和快速積累，動態(tài)數(shù)據(jù)的實時處理與可用性分析受到廣泛關注

2、。如何對動態(tài)數(shù)據(jù)集進行增量聚類，并對缺失數(shù)據(jù)進行高效填充來提高數(shù)據(jù)質量，已成為學術界研究的熱點問題。然而，現(xiàn)有一些增量聚類算法缺少對樣本特征的學習，不能很好的對高維數(shù)據(jù)進行聚類。而且，現(xiàn)有大多缺失數(shù)據(jù)填充算法沒有充分考慮局部樣本之間的相似性，不能保證填充的精度。針對這些問題，本文提出一種基于自動編碼機的增量聚類算法，通過學習數(shù)據(jù)特征對數(shù)據(jù)進行聚類。基于該算法，本文采用局部數(shù)據(jù)填充思想，在每一類中對缺失數(shù)據(jù)值進行加權填充。具體研究工作如下

3、：(1)基于自動編碼機的增量聚類算法。利用自動編碼機學習樣本特征，得到數(shù)據(jù)集在新特征空間下的表示形式，對數(shù)據(jù)進行一遍式讀取，在原有聚類結果的基礎上，通過動態(tài)更新聚類中心，對新增樣本進行聚類。(2)基于增量聚類的缺失數(shù)據(jù)填充算法。在對數(shù)據(jù)集中缺失數(shù)據(jù)值進行特殊值填充后，利用提出的增量聚類算法學習數(shù)據(jù)特征并對不完整數(shù)據(jù)集進行快速聚類，最后利用與缺失數(shù)據(jù)記錄在同一類中相近的前桃個數(shù)據(jù)屬性值，對其進行加權混合距離填充。實驗結果表明，本文提出的增