基于度量學(xué)習(xí)的不完整數(shù)據(jù)聚類方法研究.pdf_第1頁
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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了越來越多的數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)收集、傳輸以及存儲(chǔ)的過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)了不完整性。對(duì)于收集到的數(shù)據(jù)人們很關(guān)心其內(nèi)部的特定關(guān)系以及含義,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。聚類分析技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中核心技術(shù)之一,然而在面對(duì)不完整數(shù)據(jù)時(shí)傳統(tǒng)的聚類分析技術(shù)效果并不理想。
  由于Mahalanobis距離度量函數(shù)在處理非線性空間變換以及復(fù)雜分布的數(shù)據(jù)時(shí)的不足,針對(duì)聚類分析中的距離度量問題,本文給出了

2、基于樹葉子節(jié)點(diǎn)特征表示算法、決策路徑特征表示算法,提出了基于隨機(jī)樹結(jié)構(gòu)的度量學(xué)習(xí)算法。結(jié)合樹結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),構(gòu)造非線性的特征,利用非線性的空間變換擴(kuò)展數(shù)據(jù)中的隱含結(jié)構(gòu)信息。利用隨機(jī)樹結(jié)構(gòu)的度量學(xué)習(xí)方法可以很好的降低結(jié)構(gòu)泛化誤差,增加結(jié)果的穩(wěn)定性,同時(shí)從理論上證明了提出的算法的有效性,并且對(duì)比實(shí)驗(yàn)的結(jié)果體現(xiàn)了本文提出的度量學(xué)習(xí)方法具有很好的表現(xiàn)。
  由于基于協(xié)同過濾的處理方法以及基于期望最大化的處理方法在針對(duì)數(shù)據(jù)隨機(jī)缺失的情況下的處理

3、能力不足,本文針對(duì)不完整數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)缺失的問題,提出了基于自動(dòng)編碼的不完整數(shù)據(jù)處理算法,算法結(jié)合回歸分析的思想對(duì)不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的回歸分析方法需要基于某種特定分布進(jìn)行預(yù)測(cè),并且需要確定輸入的形式。本文提出的基于自動(dòng)編碼的不完整數(shù)據(jù)處理算法可以很好的解決數(shù)據(jù)的隨機(jī)缺失情況,并且對(duì)于不完整數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和恢復(fù)并不需要依賴特定的分布。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比可以看到,本文提出的不完整數(shù)據(jù)處理算法可以很好處理不完整數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與恢復(fù)任務(wù)。

4、  在不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析時(shí),單一的聚類方法往往依賴特定的假設(shè),而由于不完整數(shù)據(jù)的分布的未知性,僅利用單一的聚類方法在實(shí)際中效果較差。本文結(jié)合不完整數(shù)據(jù)的特點(diǎn),利用Graph Laplacian性質(zhì)生成聚類特征。結(jié)合提出的不完整數(shù)據(jù)處理方法以及基于隨機(jī)樹結(jié)構(gòu)的度量學(xué)習(xí)方法,利用Graph Laplacian的特性在不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,從理論上證明了算法在處理聚類問題上的有效性,并且通過在UCI數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文提出的聚

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