隨機型分形維數(shù)計算方法及其在數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用研究.pdf

1、分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種利用數(shù)據(jù)集的分形特征對其進行挖掘的技術(shù),所謂數(shù)據(jù)集的分形特征是指一個數(shù)據(jù)集的部分分布與整體分布具有相似的結(jié)構(gòu)或?qū)傩?。描述?shù)據(jù)集分形特征的重要指標(biāo)是分形維數(shù),分形數(shù)據(jù)挖掘一般是基于分形維數(shù)的。本文對分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的基本問題及其在數(shù)據(jù)流環(huán)境中的應(yīng)用問題進行了研究。
　　 分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以數(shù)據(jù)集的分形特征為基礎(chǔ),現(xiàn)實的數(shù)據(jù)集中一般存在著近似的或統(tǒng)計性質(zhì)上的分形特征,其近似的分形特征存在于無標(biāo)度區(qū)間內(nèi),無標(biāo)度

2、區(qū)間的大小反映了數(shù)據(jù)集的精細程度,位于無標(biāo)度區(qū)間內(nèi)的點近似于一條直線,這些點近似于直線的程度可以度量數(shù)據(jù)集體現(xiàn)的自相似程度,本文基于移動盒計數(shù)法和多層網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的劃分方法對無標(biāo)度區(qū)間及不同劃分粒度下的最小覆蓋集進行了精確度量。
　　 分形維數(shù)在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著特殊的作用,它能有效地描述數(shù)據(jù)集,能反映復(fù)雜數(shù)據(jù)集中隱藏的規(guī)律性,分形維數(shù)是一個特殊的指標(biāo)量,當(dāng)它發(fā)生變化時,往往說明數(shù)據(jù)集的某些特征發(fā)生了變化,如數(shù)據(jù)點分布,數(shù)據(jù)集的變化趨

3、勢等,基于分形理論的數(shù)據(jù)挖掘算法通常都涉及到分形維數(shù)的計算,因此分形維數(shù)的計算方法是分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要解決的首要問題。但是現(xiàn)有的分形維數(shù)計算方法時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都比較高,這大大降低了算法的效率,使算法很難適應(yīng)高速、海量的數(shù)據(jù)流環(huán)境。本文總結(jié)分析了現(xiàn)有的幾種分形維數(shù)計算方法,將分形維數(shù)的計算方法分為確定型算法和隨機型算法兩種類型,并提出一種靈活高效的隨機型算法來估計數(shù)據(jù)流的分形維數(shù)。最后,以隨機型分形維數(shù)計算方法為基礎(chǔ),研究了分形數(shù)