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1、數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的重要組成部分,它通過(guò)特定的算法分析大量的含有噪聲的數(shù)據(jù),從而獲取隱含于原始數(shù)據(jù)中的事先不為人所知的信息,為用戶提供決策支持。作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法,聚類技術(shù)只需要極少的先驗(yàn)知識(shí)就能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析。近年來(lái),隨著信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)倍增長(zhǎng),數(shù)據(jù)形態(tài)也快速多樣化,傳統(tǒng)的聚類算法已經(jīng)越來(lái)越難以滿足技術(shù)的需要,能夠處理海量復(fù)雜數(shù)據(jù)集的聚類算法開(kāi)始成為主流。本論文將對(duì)人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類算法進(jìn)行改進(jìn),并在此基礎(chǔ)
2、上結(jié)合Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies(BIRCH)算法,提出一種針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的改進(jìn)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類方法,使之能夠處理大規(guī)模流數(shù)據(jù)。本文主要工作如下:
1)提出了一種基于Kernel PCA的改進(jìn)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類算法。改進(jìn)分為兩個(gè)步驟:a)為解決原始的人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類算法(aiNet)對(duì)噪聲敏感的問(wèn)題,引入了刺激度策略,使算法能夠識(shí)
3、別網(wǎng)絡(luò)中的噪聲節(jié)點(diǎn)并予以清除,以提高算法的抗噪能力。同時(shí),用新設(shè)計(jì)的競(jìng)爭(zhēng)選擇方法代替原始算法中的網(wǎng)絡(luò)抑制方法,使算法能夠選擇出局部最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。最終得到一個(gè)改進(jìn)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法(im_aiNet);b)在 im_aiNet的基礎(chǔ)上,通過(guò)結(jié)合 Kernel PCA方法,得到基于Kernel PCA的改進(jìn)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類算法(Kernel PCA im_aiNet),進(jìn)一步提高了算法處理分布復(fù)雜數(shù)據(jù)集的能力。在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,本算法和其他
4、聚類算法分別在人工數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了比較,表現(xiàn)出了較好的性能。
2)把人工免疫網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理上,提出了一種基于 BIRCH和人工免疫網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類算法。相對(duì)傳統(tǒng)的聚類算法,人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類算法能夠更好地適應(yīng)非凸數(shù)據(jù)集,而且不需要給定聚類類別數(shù),但是它是一個(gè)基于生物學(xué)原理設(shè)計(jì)的算法,需要較長(zhǎng)的演化時(shí)間,并不適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理。因此,我們提出了基于 BIRCH和人工免疫網(wǎng)絡(luò)的兩步聚類方法:第一步,
5、使用 BIRCH算法對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行粗劃分,把原始數(shù)據(jù)集劃分為很多均勻的小塊;第二步,使用人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類算法對(duì)這些小塊進(jìn)行細(xì)化分,最終得到聚類結(jié)果。本算法結(jié)合了 BIRCH算法和人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)又避免了它們各自的缺點(diǎn),使算法發(fā)揮出更好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中也反應(yīng)了這一點(diǎn)。
3)對(duì)基于BIRCH和人工免疫網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類算法進(jìn)行改進(jìn),將其應(yīng)用于流數(shù)據(jù)的分析和處理上,提出了一種基于 BIRCH和人工免疫
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