基于改進(jìn)的最小生成樹(shù)聚類(lèi)算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘指的是從大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、事先未知的、并且潛在有用的知識(shí)的技術(shù)，是目前國(guó)際上數(shù)據(jù)庫(kù)和信息決策領(lǐng)域最前沿的領(lǐng)域之一。聚類(lèi)分析就是其中一個(gè)重要的研究方向，對(duì)它進(jìn)行深入研究在理論和應(yīng)用上都有重要價(jià)值。目前，很多學(xué)者都在嘗試用不同的方法來(lái)處理聚類(lèi)問(wèn)題。但是由于聚類(lèi)問(wèn)題屬于非監(jiān)督模式識(shí)別問(wèn)題，現(xiàn)有的方法還存在不足，這就要求對(duì)現(xiàn)有聚類(lèi)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，提出新的聚類(lèi)理論和方法以適應(yīng)新的應(yīng)用。 本文通過(guò)研究，借鑒傳統(tǒng)的最小生成樹(shù)(MST

2、)聚類(lèi)算法的先進(jìn)思想，并分析該方法在聚類(lèi)算法在時(shí)間復(fù)雜度和聚類(lèi)效果上的不足，提出一種新的應(yīng)用于一般問(wèn)題的改進(jìn)最小生成樹(shù)(IMST)的聚類(lèi)算法，該算法首先通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集、中間集的處理，使用一種新的方法構(gòu)造最小生成樹(shù)，提高了構(gòu)造生成樹(shù)的效率；然后，通過(guò)清除最長(zhǎng)邊后，對(duì)初步劃分的生成樹(shù)用矩陣表示，以度最大的結(jié)點(diǎn)作為聚類(lèi)中心，再根據(jù)中心點(diǎn)算法完成聚類(lèi)，解決了以往最小生成樹(shù)算法無(wú)法解決的多個(gè)簇用短邊或長(zhǎng)度相同的邊相連無(wú)法分類(lèi)的問(wèn)題，從而提高了聚類(lèi)速