聚類是將數(shù)據(jù)樣本劃分成不同的類,使得在同一類內(nèi)的數(shù)據(jù)對象盡可能相似,不同類之間的數(shù)據(jù)對象相似性盡可能小,它屬于無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。聚類分析技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、統(tǒng)計(jì)等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景,一直是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。針對特定數(shù)據(jù),如何選擇合適的聚類算法一直是研究的重點(diǎn)。聚類融合是對已產(chǎn)生的聚類結(jié)果,通過共識函數(shù)設(shè)計(jì)進(jìn)行融合,以達(dá)到最大化已有聚類結(jié)果共享信息的目的,從而得到比單一聚類算法更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定的挖掘結(jié)果。本文將聚類融合算法思想與分形數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合,提出了基于分形維數(shù)的聚類融合算法。在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,將上述算法擴(kuò)展到云計(jì)算環(huán)境下實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的聚類融合算法在第一步產(chǎn)生聚類成員之后,將所有的聚類成員參與融合,這樣使得一些劣質(zhì)的聚類結(jié)果參與了后面的融合,干擾了融合的準(zhǔn)確性,降低了最終聚類結(jié)果的質(zhì)量。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,選擇分類融合方法會得到更好的結(jié)果,從“選擇分類融合”中獲得啟發(fā),將選擇性融合思想引入到聚類融合中,產(chǎn)生了選擇性聚類融合算法（Clustering Ensemble Selection）。近幾年的研究表明,選擇性聚類融合方法能很好的提高聚類算法的魯棒性等性能。本... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖３－７?Ｓｐｅｅｄｕｐ測試結(jié)果圖??

圖３－８?Ｓｃａｌｅｕｐ測試結(jié)巧固??

．．．２抒；），聚成個簇；通過某種選擇策略０從／中選擇部??分聚類成員構(gòu)成子集／＇?＝?｛／；，／＾，．．．，吃，｝（／＇星／）；最后通過共識函數(shù)＾，實(shí)現(xiàn)對聚類成?．??員ｒ的融合，獲得聚類結(jié)果ｒ。選擇性聚類融合過程如圖４－１所示。??Ｊ?＼??Ｓ?巧？’／；｛！?／?＊??巧昏?４－１?Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?ｅｎｓｅｍｂｌｅ??圖４－１選擇性聚類融合??由１．２．３可知，選擇性聚類誠合算法的實(shí)現(xiàn)包括蘭個部分：（１）聚類成員產(chǎn)生；??（２）選擇策略及選取部分聚類成員；（３）融合步驟口）中的聚類成員。對于聚類成員產(chǎn)??生及融合部分，根據(jù)不同的領(lǐng)域及用途，目前已經(jīng)產(chǎn)生了很多種不同的方法。而??對于選擇策略部分的研究相對來說較少，文獻(xiàn)［１巧指出聚類成員的選取不僅要考慮??聚類成員的差異度，同時應(yīng)考慮聚類成員的質(zhì)量。文獻(xiàn)［４１］提出了融合差異度較大??３５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]數(shù)據(jù)挖掘中聚類若干問題研究[D]. 趙恒.西安電子科技大學(xué) 2005
[3]動態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 郭斯羽.浙江大學(xué) 2002

碩士論文
[1]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析的異常天氣挖掘[D]. 鄭忠平.電子科技大學(xué) 2011
[2]分布式聚類算法研究與應(yīng)用[D]. 杜晨陽.浙江大學(xué) 2011



本文編號：3362820