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1、聚類算法是一種重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù),在數(shù)據(jù)處理,文本分析,圖像搜索等方面都有廣泛的應(yīng)用,因此受到人們的廣泛關(guān)注。支持向量機(jī)(SVM)是一種新的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有良好的分類性能和泛化能力。Xu L.將支持向量機(jī)最優(yōu)超平面理論推廣到聚類算法,提出一種新的聚類算法——最大間隔聚類,該算法主要是對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本,通過(guò)尋找一組最優(yōu)的樣本標(biāo)簽使得聚類后得到的兩個(gè)樣本簇之間的間隔最大,具有良好的聚類性能。然而,最大間隔聚類主要是針對(duì)兩類問(wèn)題的一種聚類
2、算法,對(duì)兩類問(wèn)題有較高的聚類效率,本文從二叉樹的構(gòu)造出發(fā),將該兩類最大間隔聚類推廣到多類聚類中,通過(guò)構(gòu)造二叉樹來(lái)將多類聚類分成多個(gè)兩類最大間隔聚類,從而完成了最大間隔聚類的普遍性推廣。
本文在最大間隔聚類算法基礎(chǔ)上,通過(guò)二叉樹的構(gòu)造,提出一種基于最大間隔的多類聚類算法。首先,本文對(duì)傳統(tǒng)的聚類算法做了一個(gè)大概介紹,提出傳統(tǒng)算法存在的一些問(wèn)題;同時(shí)對(duì)SVM理論進(jìn)行深入剖析,提出最大間隔概念,對(duì)SVM良好的有監(jiān)督分類性能進(jìn)行探討
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