基于對稱性檢測的數(shù)據(jù)分析方法研究.pdf

1、在當(dāng)今這樣一個信息爆炸的時代，有效的數(shù)據(jù)分析方法起著至關(guān)重要的作用。數(shù)據(jù)分析的目標是揭示蘊藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律或者知識，因此它幾乎可以應(yīng)用在人類生活的各個領(lǐng)域。從傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，到今天新興的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析的研究一直都受到廣大學(xué)者們的關(guān)注。目前，學(xué)者們根據(jù)不同的原則已經(jīng)提出了很多有效的數(shù)據(jù)分析方法，但對稱性檢測在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用并沒有得到應(yīng)有的重視。 本文主要探討如何將對稱性檢測整合到已有的數(shù)據(jù)分析方法中以提高其性能

2、。首先，對于聚類分析，我們提出了一種新的基于鏡像對稱的層次聚類算法SymHC，思路是利用數(shù)據(jù)集本身的鏡像對稱性信息導(dǎo)出合適的相似度度量，以更好地反映數(shù)據(jù)集的對稱特征(如果存在)，從而增強聚類的效果；在利用對稱性對數(shù)據(jù)樣本局部分布的均勻程度進行度量的基礎(chǔ)上，我們提出了基于局部分布的離群點的概念，并相應(yīng)地給出了兩種檢測算法LDBOD/LDBOD+；最后，我們嘗試通過數(shù)據(jù)分布中的骨架點對原來的數(shù)據(jù)集進行聚類分析，從而提出了一種新的聚類算法SP