一類基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法研究.pdf

1、聚類是一種很熱門的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。聚類是一個將數(shù)據(jù)集劃分為若干個子集的過程，使得每個簇內(nèi)部的樣本之間的相似性比與其它簇中樣本之間的相似性更強。針對在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)過程中，現(xiàn)有大量聚類算法存在的反復迭代收斂慢和需預(yù)先對數(shù)據(jù)集有深入感知的問題，論文結(jié)合國家自然科學基金項目“知識超網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中快慢結(jié)合的知識可拓優(yōu)化與共享理論研究”(項目編號:71071144)和浙江省自然科學基金重點項目“面向復雜產(chǎn)品設(shè)計的可拓自適應(yīng)知識服務(wù)研究”（項目

2、編號:Z6110334），將空間點聚類問題轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)劃分問題，研究提出了一類基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法(ClusteringAlgorithmbasedonUndirectedWeightedNetwork，CA-UWN)。論文的主要研究工作有:
　　(1)界定了聚類與復雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念，對主要聚類方法、基于復雜網(wǎng)絡(luò)的聚類等論文緊密相關(guān)的領(lǐng)域進行了文獻綜述分析。
　　(2)提出了一類基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法，該算法將空間點

3、聚類問題轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)劃分問題。闡述了該算法的核心思想與思路，其主要過程包括網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和網(wǎng)絡(luò)劃分兩個步驟。網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建是在計算空間點對象的相似度基礎(chǔ)之上，根據(jù)對象間的相似度構(gòu)建無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)劃分是根據(jù)無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點強度和邊的權(quán)重自適應(yīng)地對網(wǎng)絡(luò)進行劃分，提出了基于鄰接節(jié)點劃分和擴張劃分兩種具體的劃分方法，討論了算法中參數(shù)的含義與取法。
　　(3)對提出的基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法進行了檢驗評估。利用UCI數(shù)據(jù)庫中的Iris和Glass