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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出未知的、有價(jià)值的模式或規(guī)律的復(fù)雜過程。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,其目的是按照事物間的相似性對(duì)給定事物進(jìn)行區(qū)別和分類,并采用數(shù)學(xué)方法對(duì)其屬性進(jìn)行研究和處理。聚類分析算法大致可劃分為以下幾類:層次聚類算法、分割聚類算法、基于現(xiàn)實(shí)約束的聚類算法、機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法以及用于高維數(shù)據(jù)的聚類算法。動(dòng)態(tài)聚類算法是分割聚類算法中的一個(gè)重要分支,但現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)聚類算法在運(yùn)算過程中容易陷入局部最小和對(duì)初始值敏感等不
2、足,限制了它的發(fā)展。很多學(xué)者嘗試采用全局尋優(yōu)算法來改進(jìn)聚類算法,如:遺傳算法、免疫規(guī)劃和模擬退火等算法,取得了一定的成效。微粒群算法是一種高效的群體智能算法,具有收斂速度快、容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),因此,將微粒群算法應(yīng)用到聚類算法中將能有效的改進(jìn)現(xiàn)有聚類算法的不足。 本文分析了現(xiàn)有的聚類算法,這些算法的聚類數(shù)目需要提前確定。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于微粒群算法和K均值聚類算法的混合聚類算法,該算法定義了兩種類間距離,構(gòu)造出一種新的聚類有效
3、性函數(shù),利用該函數(shù)對(duì)最佳聚類數(shù)進(jìn)行求解。仿真結(jié)果顯示了該方法合理有效。 現(xiàn)有聚類算法的目標(biāo)函數(shù)是樣本到聚類中心歐式距離平方加權(quán)和的最小值,依據(jù)樣本到聚類中心的距離將樣本劃分到離聚類中心最近的類中,這些聚類算法很難對(duì)復(fù)雜形狀的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。因此,本文提出了基于生長樹的聚類算法,其中定義了最鄰近距離和生長樹等概念,并將最鄰近距離作為生長樹的生長方向和樣本劃分依據(jù),以生長樹的大小作為聚類效果的判定函數(shù)。新算法利用網(wǎng)格和密度閾值來去除數(shù)
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