2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速發(fā)展,聚類分析技術(shù)的應(yīng)用越來越受到人們的廣泛關(guān)注。聚類分析是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程,根據(jù)數(shù)據(jù)對象的相似性聚集成簇,從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和發(fā)展趨勢?,F(xiàn)實數(shù)據(jù)集中存在不可靠、錯誤、不確定、噪聲等屬性對聚類分析的結(jié)果造成嚴(yán)重的影響,因此,對不確定數(shù)據(jù)的聚類進行研究具有很高的實用價值,可以使聚類分析結(jié)果更加趨于真實化。
  本文研究的不確定數(shù)據(jù)主要是數(shù)值型和信息型的屬性不確定數(shù)據(jù),在對不確定數(shù)據(jù)的聚類研究中,處理

2、障礙不確定數(shù)據(jù)和高維不確定數(shù)據(jù)的聚類是兩個無可避免的問題,同時也是兩個巨大的挑戰(zhàn)。針對以上研究中遇到的問題,本文內(nèi)容結(jié)構(gòu)如下:
  首先,對于傳統(tǒng)不確定聚類算法無法有效解決障礙不確定數(shù)據(jù)的問題,本文對現(xiàn)有的障礙不確定聚類算法進行優(yōu)化,提出一種基于Voronoi圖的障礙空間中密度聚類算法。該方法引入Dev模糊集中的三角模糊數(shù)來解決數(shù)據(jù)的不確定性問題,同時引入R樹進行剪枝,降低算法計算量,產(chǎn)生相對精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集。然后根據(jù)障礙約束分情況進

3、行分析,提高算法的效率,最后運用基于Voronoi圖的密度聚類進行聚類分析,得到更真實準(zhǔn)確的聚類結(jié)果。
  其次,為了對高維不確定數(shù)據(jù)進行有效聚類,本文利用投影子空間技術(shù)進行降維,通過對高維不確定數(shù)據(jù)進行子空間投影,有效降低無關(guān)或冗余屬性對高維聚類的影響,并且減少了計算量。同時利用近似骨架理論給出聚類算法的初始解,彌補投影子空間易陷入局部解的問題,避免聚類結(jié)果出現(xiàn)局部極值;此外,基于直覺模糊集和相對熵技術(shù)提出不確定模糊聚類算法,通

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