基于分形維數(shù)的選擇性聚類融合算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、聚類是將數(shù)據(jù)樣本劃分成不同的類,使得在同一類內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相似,不同類之間的數(shù)據(jù)對(duì)象相似性盡可能小,它屬于無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。聚類分析技術(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算法一直是研究的重點(diǎn)。聚類融合是對(duì)已產(chǎn)生的聚類結(jié)果,通過共識(shí)函數(shù)設(shè)計(jì)進(jìn)行融合,以達(dá)到最大化已有聚類結(jié)果共享信息的目的,從而得到比單一聚類算法更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定的挖掘結(jié)果。本文將聚

2、類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)的聚類融合算法在第一步產(chǎn)生聚類成員之后,將所有的聚類成員參與融合,這樣使得一些劣質(zhì)的聚類結(jié)果參與了后面的融合,干擾了融合的準(zhǔn)確性,降低了最終聚類結(jié)果的質(zhì)量。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,選擇分類融合方法會(huì)得到更好的結(jié)果,從“選擇分類融合”中獲得啟發(fā),將選擇性融合思想引入到聚類融合中,產(chǎn)生了選擇性聚類融合算法(Cl

3、ustering Ensemble Selection)。近幾年的研究表明,選擇性聚類融合方法能很好的提高聚類算法的魯棒性等性能。本文在第一步聚類成員產(chǎn)生階段引入分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并將分形維數(shù)與投影聚類算法結(jié)合,提出了基于分形維數(shù)的選擇性聚類融合算法,以提高聚類成員的準(zhǔn)確性。
  本文的具體研究?jī)?nèi)容包括:
  (1)針對(duì)傳統(tǒng)的K-means聚類算法適于發(fā)現(xiàn)球形數(shù)據(jù)集聚類,提出了一種基于分形維數(shù)的聚類融合算法,它將融合思想與單

4、一分形聚類相結(jié)合,較之單一的分形聚類算法,可以提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性,可以發(fā)現(xiàn)任意形狀且距離非鄰近的聚類。
  (2)傳統(tǒng)的聚類算法對(duì)于處理海量和高維數(shù)據(jù)面臨著很多問題。本文研究了在云計(jì)算環(huán)境下,利用集群系統(tǒng)的并行計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的聚類問題。為了提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,采用聚類融合的思想,利用分形聚類數(shù)據(jù)挖掘算法,可以實(shí)現(xiàn)任意形狀的海量數(shù)據(jù)集聚類。
  (3)針對(duì)傳統(tǒng)聚類融合算法不能消除劣質(zhì)聚類成員的干擾,及聚類準(zhǔn)

5、確性不高等問題,提出了一種基于分形維數(shù)的選擇性聚類融合算法。該算法通過基于分形維數(shù)的聚類算法實(shí)現(xiàn)增量式聚類,能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類;再通過基于互信息計(jì)算權(quán)值的選擇策略,選取部分優(yōu)質(zhì)聚類成員利用加權(quán)共協(xié)矩陣實(shí)現(xiàn)融合,獲得最終的聚類結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)證實(shí),與傳統(tǒng)聚類融合算法相比,該算法提高了聚類質(zhì)量,具有較好的擴(kuò)展性。
  (4)針對(duì)高維數(shù)據(jù)聚類,提出了一種基于分形維數(shù)和投影的選擇性聚類融合算法。該算法首先計(jì)算數(shù)據(jù)集的分形維數(shù)作為本質(zhì)維數(shù)

6、,利用投影聚類算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的降維、聚類;進(jìn)而根據(jù)選擇出的最優(yōu)參照成員及設(shè)計(jì)的選擇策略選擇部分優(yōu)質(zhì)的聚類成員;最后利用加權(quán)共協(xié)矩陣實(shí)現(xiàn)融合,獲得最終聚類結(jié)果。通過在UCI數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證該文算法對(duì)于處理高維數(shù)據(jù)聚類問題的有效性;相比于其它聚類算法,聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性得到提高。
  (5)根據(jù)以上的研究?jī)?nèi)容,結(jié)合項(xiàng)目需要,將選擇性聚類融合算法應(yīng)用到氣象數(shù)據(jù)中,通過對(duì)氣象數(shù)據(jù)挖掘,根據(jù)聚類結(jié)果進(jìn)行氣候區(qū)劃,將我國進(jìn)行溫度帶劃分,

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