數(shù)據(jù)場(chǎng)在聚類(lèi)分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、在信息化時(shí)代眾多領(lǐng)域的發(fā)展中,會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息,而這些信息可能包含某種的隱含模式,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘才能發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。聚類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一個(gè)重要的研究方法,且越來(lái)越受到各研究領(lǐng)域的重視。
　　聚類(lèi)分析的核心是度量數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性。從幾何意義上講,相似性是通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)象之間的距離定義的。距離越大,相似性越低;距離越小,相似性越大。而數(shù)據(jù)場(chǎng)是物理學(xué)中“場(chǎng)”概念的抽象,闡明了數(shù)據(jù)之間的一種能量關(guān)系。數(shù)據(jù)場(chǎng)中能量強(qiáng)度高的集中區(qū)域正好是

2、數(shù)據(jù)對(duì)象密集的地方,而數(shù)據(jù)對(duì)象密集的地方其數(shù)據(jù)之間的相似性較高,可聚合為一個(gè)類(lèi)簇。這樣便將數(shù)據(jù)場(chǎng)很好的應(yīng)用于聚類(lèi)分析中,使利用數(shù)據(jù)場(chǎng)做聚類(lèi)分析成為可能。
　　由于數(shù)據(jù)場(chǎng)聚類(lèi)的研究剛剛興起,很多方面都不是很完善,例如:勢(shì)函數(shù)選擇的不確定性,參數(shù)選擇沒(méi)有固定的衡量標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)場(chǎng)對(duì)高維數(shù)據(jù)聚類(lèi)的沒(méi)有很好支持,數(shù)據(jù)場(chǎng)聚類(lèi)方法的思想過(guò)于單一且應(yīng)用性有所不足。鑒于聚類(lèi)分析的巨大的實(shí)用價(jià)值和數(shù)據(jù)場(chǎng)堅(jiān)實(shí)的理論思想,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)場(chǎng)聚類(lèi)相關(guān)技術(shù)以及其研究

3、發(fā)展形狀的總結(jié),表明了利用數(shù)據(jù)場(chǎng)進(jìn)行聚類(lèi)分析研究的重要性及其必要性。
　　通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)場(chǎng)不同模型的建立和研究,對(duì)選擇出較好的數(shù)據(jù)場(chǎng)模型進(jìn)行聚類(lèi)分析,并在該模型的基礎(chǔ)上對(duì)輻射亮度參數(shù)進(jìn)行了全面的研究。實(shí)驗(yàn)研究表明,在選擇輻射場(chǎng)模型同時(shí)將輻射亮度參數(shù)調(diào)節(jié)在黃金分割點(diǎn)處取得了最佳的聚類(lèi)效果。
　　為了測(cè)試本文數(shù)據(jù)場(chǎng)聚類(lèi)算法的魯棒性,通過(guò)構(gòu)造復(fù)雜的數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行聚類(lèi)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的聚類(lèi)分析算法可以有效的識(shí)別出任意形狀的