交易數(shù)據(jù)的聚類分析.pdf

1、聚類分析，是將物理或抽象對象集合劃分為由相似對象組成的多個類的過程。近年來，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘的重要內(nèi)容得到了廣泛的研究，并應用于許多領域中。 隨著信息與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們擁有的數(shù)據(jù)不僅數(shù)量越來越龐大，而且數(shù)據(jù)類型越來越復雜、結(jié)構(gòu)越來越多樣。因此，現(xiàn)有的聚類算法在實際應用中仍然面臨兩個問題：1)算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，性能急劇下降甚至無法完成數(shù)據(jù)分析，不具有可伸縮性；2)很多聚類算法局限于理論上的分

2、析，較少考慮具體應用中的實際數(shù)據(jù)特征與差異，因而實用性差。 交易數(shù)據(jù)是一類特殊的類別數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大和維數(shù)高的特點。典型的交易數(shù)據(jù)包括購物籃數(shù)據(jù)、WEB日志數(shù)據(jù)、客戶信息、病人診斷記錄以及圖像信息等，通常產(chǎn)生于零售業(yè)、電子商務、醫(yī)療以及電信、保險、銀行等行業(yè)。因此，針對交易數(shù)據(jù)，研究可伸縮聚類分析方法是一個同時具有挑戰(zhàn)性和實際意義的課題。本論文以大規(guī)模交易數(shù)據(jù)為研究對象，重點研究大規(guī)模交易數(shù)據(jù)聚類分析中的一些問題。本文的主要研

3、究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下幾個方面： (1)提出了可伸縮的大規(guī)模交易數(shù)據(jù)聚類分析框架，即SCALE(Sampling，ClusteringstructureAssessment，cLusteringanddomain—specificEvaluation)。SCALE的設計具有下列特點：1)針對交易數(shù)據(jù)的特征，提出采用覆蓋密度以及加權(quán)覆蓋密度有效地測量一組交易數(shù)據(jù)的整體相似度；2)基于加權(quán)覆蓋密度設計和實現(xiàn)可伸縮的WCD交易數(shù)據(jù)聚類

4、算法；3)采用聚類結(jié)構(gòu)探測方法生成候選的聚類數(shù)量，有效地減少聚類算法參數(shù)空間的搜索；4)將聚類結(jié)果評估集成到該框架下，用領域特定的度量輔助用戶選擇最優(yōu)的聚類結(jié)果。實驗結(jié)果表明SCALE框架下的交易數(shù)據(jù)聚類分析能生成高質(zhì)量的交易數(shù)據(jù)聚類結(jié)果。 (2)研究了交易數(shù)據(jù)聚類結(jié)構(gòu)探測的問題。針對通用類別數(shù)據(jù)聚類結(jié)構(gòu)識別方法BKPlot的兩個弱點，即噪音候選聚類數(shù)量多以及處理具有大量數(shù)據(jù)項的交易數(shù)據(jù)集時算法性能下降，提出在交易數(shù)據(jù)集找出一組

5、候選的最優(yōu)聚類數(shù)量“Ks”的新方法，即DMDI方法。以自定義的交易聚類模式相異度度量為基礎設計和開發(fā)出一種凝聚的層次聚類算法，即ACTD算法。利用ACTD算法在聚類過程中生成的合并索引值可發(fā)現(xiàn)候選的最優(yōu)聚類數(shù)量。實驗表明，DMDI方法能有效地識別交易數(shù)據(jù)聚類結(jié)構(gòu)。 (3)研究了交易數(shù)據(jù)聚類分析結(jié)果的穩(wěn)定性問題。傳統(tǒng)基于劃分的聚類方法的聚類結(jié)果常常陷入局部最優(yōu)，而SOM神經(jīng)網(wǎng)絡的聚類結(jié)果穩(wěn)定，但只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。為此，本文提出了

6、一種基于GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡的交易數(shù)據(jù)聚類分析方法，即GHSOM—CD方法。該方法在GHSOM網(wǎng)絡學習算法中引入覆蓋密度的概念，改進了神經(jīng)元權(quán)值更新方法以及網(wǎng)絡訓練停止條件。實驗表明GHSOM—CD方法在交易數(shù)據(jù)集上產(chǎn)生的聚類結(jié)果更有意義，是SOM神經(jīng)網(wǎng)絡在類別數(shù)據(jù)聚類分析上的擴展應用。 (4)研究了頻繁項集的壓縮問題。針對頻繁項集挖掘中頻繁項集數(shù)量過多的問題，研究并提出一種動態(tài)聚類的方法，即EESC算法，近似壓縮頻繁項集。該聚類