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文檔簡介
1、由于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的日趨完善帶來了劇增的數(shù)據(jù)量,各個行業(yè)已經(jīng)累計了相當(dāng)多的數(shù)據(jù),在信息量過大的環(huán)境里,人們感到很難從大量的信息中找到對自己有用的知識和信息。如何在快速增長的海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息是目前眾多學(xué)者的研究目標(biāo),也是信息技術(shù)發(fā)展的必然要求。
聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一個重要分支,它既可以獨(dú)自處理數(shù)據(jù),又可以結(jié)合其它算法一起使用,能有效地了解數(shù)據(jù)的分布情況,尋找隱藏在數(shù)據(jù)中的一些特征。本文針對某些聚類算法存在的不足,
2、提出了結(jié)合減法聚類方法來提高聚類算法的性能,具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
(1)本文闡述了聚類的基本知識及概念,聚類分析的幾個研究方向,聚類的相似性度量函數(shù),以及評估聚類算法質(zhì)量好壞的準(zhǔn)則函數(shù),并研究了聚類的分類及其經(jīng)典算法的特點(diǎn)及步驟,對比分析了各類聚類算法的性能及各個算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。
(2)提出了混合減法聚類的改進(jìn)型層次聚類算法。首先采用減法聚類得到一個初始聚類代表點(diǎn),然后利用最小生成樹(MST,Min
3、imum Spanning Tree)中的Kruskal算法尋找最優(yōu)路徑,按權(quán)值大小存儲類中心間的距離,最后實現(xiàn)分層聚類。通過對 UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗仿真對比,有效驗證了所提算法的性能。實驗結(jié)果表明,混合減法聚類的改進(jìn)型層次聚類算法比傳統(tǒng)的層次聚類算法運(yùn)行速度快,且聚類結(jié)果也比原算法要好。尤其在數(shù)據(jù)量越多時,所提的新算法在時間消耗方面的優(yōu)勢越突出。
(3)提出了混合減法聚類的改進(jìn) AP聚類的算法,利用減法聚類算法,尋找密度值高
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