基于層次的混合聚類(lèi)算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速進(jìn)步,人們已經(jīng)被大量數(shù)據(jù)淹沒(méi),已經(jīng)越來(lái)越?jīng)]有時(shí)間看數(shù)據(jù)了,造成人們無(wú)法快速找到所需要的信息的困境。在面對(duì)大量數(shù)據(jù)時(shí),必須找到有效的方法,可以自動(dòng)的進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)分析、數(shù)據(jù)匯總以及標(biāo)記異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘就是在解決上述問(wèn)題過(guò)程中而產(chǎn)生的技術(shù)。聚類(lèi)技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)主要技術(shù)方法,是將相似的數(shù)據(jù)劃分為簇,提供給人們針對(duì)自己的需求甄選數(shù)據(jù)的方法。
　　目前,研究人員已經(jīng)設(shè)計(jì)出了眾多的聚類(lèi)算法,其中基于層次的聚類(lèi)算法一直是

2、在應(yīng)用領(lǐng)域中最有發(fā)展前景的算法,受到了廣大學(xué)者的密切關(guān)注。
　　首先,本文簡(jiǎn)單介紹了一下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),之后針對(duì)聚類(lèi)分析方法進(jìn)行了深入的研究分析,總結(jié)了聚類(lèi)算法應(yīng)具備的特征,詳細(xì)介紹了經(jīng)典聚類(lèi)算法的主要思想、代表算法并對(duì)比了各類(lèi)算法的優(yōu)勢(shì)和缺陷。
　　其次,針對(duì)Chameleon算法需要人為給出聚類(lèi)的相關(guān)參數(shù)以及合并簇操作時(shí)不可逆的缺點(diǎn),提出一種基于模塊度的可回溯聚類(lèi)算法Chameleon。該算法會(huì)自動(dòng)找到最適合本數(shù)據(jù)集的聚類(lèi)

3、參數(shù),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了回溯操作,保證得到最好的聚類(lèi)效果。利用模擬數(shù)據(jù)對(duì)Chameleon算法和Chameleon算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果顯示Chameleon算法可很好的改善聚類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量。
　　最后,為了解決引入模塊度和回溯機(jī)制后Chameleon算法運(yùn)行時(shí)間增加的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種混合聚類(lèi)算法KBMC算法,將Chameleon算法與傳統(tǒng)的基于劃分的k-means算法相結(jié)合,保證了聚類(lèi)結(jié)果的精確度的同時(shí)也改善了算法的時(shí)間復(fù)雜度。使用模擬數(shù)