![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/7/23/b9f32160-4ff9-439a-8856-7c2b0d10f6d8/b9f32160-4ff9-439a-8856-7c2b0d10f6d8pic.jpg)
![聚類(lèi)分析中確定最佳聚類(lèi)數(shù)的若干問(wèn)題研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/7/23/b9f32160-4ff9-439a-8856-7c2b0d10f6d8/b9f32160-4ff9-439a-8856-7c2b0d10f6d81.gif)
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、聚類(lèi)就是按照事物或研究對(duì)象個(gè)體間的相似(異)性對(duì)研究個(gè)體組成的群體進(jìn)行區(qū)分和分類(lèi)的過(guò)程,在這一分類(lèi)過(guò)程中因?yàn)槭孪葲](méi)有訓(xùn)練樣本集,因此是一種無(wú)監(jiān)督分類(lèi)過(guò)程。而聚類(lèi)分析就是根據(jù)所研究對(duì)象之間的親疏程度,在對(duì)數(shù)據(jù)集不作任何假設(shè)的前提下,利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法研究和處理所給對(duì)象的分類(lèi),并確定合理聚類(lèi)數(shù)(或稱分類(lèi)群組數(shù))的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。
“物以類(lèi)聚,人以群分”形象地表述了聚類(lèi)的實(shí)質(zhì)。盡管聚類(lèi)是一個(gè)古老的問(wèn)題,但它伴隨著人類(lèi)社會(huì)的
2、進(jìn)步與發(fā)展而不斷深化,人類(lèi)要認(rèn)識(shí)世界就必須區(qū)分不同的事物并通過(guò)認(rèn)識(shí)事物間的相似(或相異)性,以便從某個(gè)層面上有助于把握事物的本質(zhì)屬性和特征。聚類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的重要研究?jī)?nèi)容,作為數(shù)據(jù)分析和理解的重要方法,聚類(lèi)分析的重要性與其他研究方向的交叉特征得到了各界學(xué)者們的普遍肯定。聚類(lèi)分析方法也已廣泛地應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域,譬如心理學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、通訊和計(jì)算機(jī)等。
長(zhǎng)期以來(lái),人們根據(jù)不同領(lǐng)域需要和不同
3、問(wèn)題的屬性,提出了各種不同的聚類(lèi)分析方法,其中最為經(jīng)典的方法是所謂K-均值法。盡管隨后提出了很多動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法,但大多以其作為基本模式,即假設(shè)在給定聚類(lèi)數(shù)的前提下,根據(jù)待聚類(lèi)樣本的內(nèi)在屬性,通過(guò)優(yōu)化類(lèi)中心或隸屬度,將各個(gè)研究對(duì)象劃分到各個(gè)類(lèi)中。但諸多此類(lèi)算法的不足之處是,沒(méi)有給出行之有效的確定聚類(lèi)數(shù)的方法。
一般在實(shí)際問(wèn)題的討論中,事先對(duì)給定數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)及具體的聚類(lèi)個(gè)數(shù)等信息掌握得不夠充分(有時(shí)甚至一無(wú)所知),而確定客觀而準(zhǔn)確的聚
4、類(lèi)個(gè)數(shù)往往又是一個(gè)較為復(fù)雜的問(wèn)題。同時(shí),很多聚類(lèi)算法(包括大多數(shù)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法)要求事先必須提供有關(guān)聚類(lèi)數(shù)的信息,以便實(shí)施算法運(yùn)行過(guò)程。而且這類(lèi)算法普遍存在聚類(lèi)結(jié)果對(duì)初始聚類(lèi)個(gè)數(shù)依賴性較大的問(wèn)題,這將導(dǎo)致聚類(lèi)算法有可能停留于局部最優(yōu)解,從而最終聚類(lèi)結(jié)果的可靠性無(wú)從把握。
本學(xué)位論文主要圍繞聚類(lèi)分析中最佳聚類(lèi)數(shù)的確定和與之相關(guān)的聚類(lèi)結(jié)果有效性問(wèn)題給出討論,在對(duì)傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法和聚類(lèi)數(shù)確定問(wèn)題的分析和歸納的基礎(chǔ)上,把經(jīng)改進(jìn)的模擬退火算
5、法應(yīng)用到聚類(lèi)分析中,提出一種基于概率攝動(dòng)克服局部最優(yōu)解的自確定聚類(lèi)數(shù)的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法,以盡可能實(shí)現(xiàn)確定合理聚類(lèi)數(shù)和聚類(lèi)過(guò)程的同步進(jìn)行。本文主要的研究工作可歸納為如下:
(1)闡明課題研究的背景和研究意義,分析了本課題研究的現(xiàn)狀,介紹了聚類(lèi)分析的基本概念和研究方法。
(2)介紹并分析與傳統(tǒng)K-均值算法相關(guān)的一些聚類(lèi)數(shù)的確定方法。
(3)基于改進(jìn)的模擬退火算法,提出了一種確定最佳聚類(lèi)數(shù)的算法,并通過(guò)實(shí)際應(yīng)用中的若
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 聚類(lèi)若干問(wèn)題的分析與研究.pdf
- 模糊聚類(lèi)中若干問(wèn)題的研究.pdf
- 文本聚類(lèi)分析若干問(wèn)題研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中聚類(lèi)若干問(wèn)題研究.pdf
- 聚類(lèi)分析中的若干問(wèn)題研究及應(yīng)用.pdf
- 多維數(shù)據(jù)集最佳聚類(lèi)數(shù)確定算法的研究.pdf
- 子空間聚類(lèi)算法中的若干問(wèn)題研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流聚類(lèi)中若干問(wèn)題的研究.pdf
- 聚類(lèi)技術(shù)的若干問(wèn)題研究.pdf
- 對(duì)聚類(lèi)及聚類(lèi)評(píng)價(jià)若干問(wèn)題的研究.pdf
- 文本分類(lèi)和聚類(lèi)中若干問(wèn)題的研究.pdf
- 廣義Ramsey數(shù)中若干問(wèn)題的研究.pdf
- 模糊聚類(lèi)算法若干問(wèn)題研究及其在教育統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用.pdf
- 幾何的分析中若干問(wèn)題研究
- 關(guān)于圖pebbling數(shù)的若干問(wèn)題研究.pdf
- 聚類(lèi)數(shù)目未知的ncRNA聚類(lèi)分析.pdf
- 股市系統(tǒng)中若干問(wèn)題的分析.pdf
- 組合分析中若干問(wèn)題的研究.pdf
- 關(guān)于四元數(shù)代數(shù)與分析若干問(wèn)題研究.pdf
- 維數(shù)約簡(jiǎn)中的若干問(wèn)題.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論