發(fā)布時間：2020-09-21 10:28

　　 數(shù)據(jù)挖掘是當前研究者們普遍關(guān)注的一個熱點問題,尤其在人工智能和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域。傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)挖掘是指,從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫的海量數(shù)據(jù)中研究、挖掘出潛在的、尚未被人知曉的有用信息的非平凡過程。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展,在機器學習、可視化技術(shù)、人工智能、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫等多個領(lǐng)域,都需要人們基于以往的數(shù)據(jù)案例,進行分析并做出決策等。數(shù)據(jù)挖掘的意義之一就是提供決策支持,基于已有的企業(yè)數(shù)據(jù),它能進行有效的自動化的分析、歸納、推理,實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的規(guī)律或模式,幫助企業(yè)決策者們及時調(diào)整市場發(fā)展規(guī)劃,規(guī)避風險,進而做出正確的決策。在當前應用于計算機數(shù)據(jù)分析的各種方法中,聚類分析作為數(shù)據(jù)分析中非常重要的一類課題,也是數(shù)據(jù)挖掘中的一種關(guān)鍵性方法手段。聚類分析可以在海量的數(shù)據(jù)中挖掘出隱含其中的數(shù)據(jù)分布規(guī)律和數(shù)據(jù)模式,是研究分類問題中的一種重要的統(tǒng)計方法。它將數(shù)據(jù)對象的集合依據(jù)數(shù)據(jù)的相似度進行分類,使得相似度高的數(shù)據(jù)劃為一類簇,相似度低的數(shù)據(jù)區(qū)分到不同的簇中。如果在聚類分析時,采用不同的方式手段,通常會產(chǎn)生不同的結(jié)果,而即使對于同樣的一組數(shù)據(jù),由不同的研究者們進行聚類的分析,所得到的簇的種類也可能不盡相同。非層次聚類分析中的K-means因其實現(xiàn)簡單、收斂速度快的優(yōu)點成為最為常用的聚類算法,它以歐式距離作為一種度量準則,在此基礎之上,將實驗數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。然而,聚類中心選擇的不同,在極大程度上會影響K-means的聚類效果,如果只是隨機地選取聚類中心,極易使算法陷入局部的最優(yōu)值,無法實現(xiàn)最優(yōu)效果。由于研究人員在宏觀上對數(shù)據(jù)是未知的,所以,在聚類個數(shù)k的選擇過程中,只能設置多個不同的k值,并且通過多次實驗,從而來確定聚類的個數(shù)。并且不同的初始聚類中心或造成不同的初始搜索范圍,而不同的初始搜索范圍會形成不同的搜索區(qū)域,不同的搜索區(qū)域也會找到不同的最優(yōu)解,因此,初始聚類中心的不確定使得K-means算法缺乏較好的穩(wěn)定性。因此,本文主要研究以下四個方面的內(nèi)容:(1)在猛狼進行更新位置更新的時候,加入猛狼的歷史最優(yōu)位置;(2)為了使得算法在前期擁有更好的全局搜索能力,在后期擁有較強的局部勘探能力,提出了自適應步長公式;(3)提出基于狼群算法的K-means聚類分析算法,用于優(yōu)化K-means聚類算法中的參數(shù);(4)將提出的方法在聚類分析問題上進行應用,并和其它同類方法進行對比研究。
【學位單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;TP311.13
【部分圖文】：

圖 2.1 K-means 算法流程圖，F(xiàn)orgy 法使得初始平均值都分散開來，而隨機落在數(shù)據(jù)集的中心周圍。同時 K-means 算法不能保其聚類結(jié)果很大程度上取決于初始聚類中心。

K-means聚類算法迭代圖

圖 2-2 粒子群算法流程圖小結(jié)敘述了 K-means 聚類算法、原始狼群算法以及粒子群狼群算法和粒子群算法的實現(xiàn)偽代碼、流程圖和參數(shù)法的缺陷，為第三章和第四章提供理論基礎。

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本文編號：2823380