基于粒子群的粗糙聚类算法分析与研究

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1、万方数据学校代号：10536学号：11108010829密级：公开长沙理工大学硕士学位论文基于粒子群的粗糙聚类算法分析与研究学位申请人姓名杨志指导老师所在学院专业名‘称论文提交日期论文答辩日期罗可教授计算机与通信工程学院通信与信息系统2014年4月2014年05月28日答辩委员会主席三壹垡麴援万方数据AnalysisandresearchonRoughClusteringAlgorithmBasedonParticleSwarmOptimizationbyYANGZhiIIIIIIIIIIIIIIIIIUlY2756714B．E．(HunanUniversityof

2、Humanities，ScienceandTechnology)201AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringCommunicationandInformationSystemChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorLU0KeApril，2014万方数据长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了

3、文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：硼玲年易月上日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保

4、密囤。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：杓题、零丁乡■日期：加I以年易月上日日期：伊Ib年6月，日万方数据摘要随着计算机技术的飞速发展和人类的需求不断变化，产生了大量的数据，从海量数据中挖掘出对人类有用得知识一直是人类努力的方向。数据挖掘正是这种技术，它能够从浩瀚的数据海洋中挖掘或者提取到对人类有用的知识，能够有效促进经济社会的发展。其中聚类分析是数据挖掘中的一个重要分支，它在人类的生产生活中得到了广泛地应用。本文主要是针对聚类算法的改进，探讨了算法的不足以及改进后的优势，主要从以下几方面进行分析研究：首先，本文针对K-means算法对初始聚类中心敏

5、感和易陷入局部最优的缺点，提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法。该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心，能够实现自动确定初始聚类中心，解决K．means算法对初始值敏感的问题。利用粒子群算法全局寻优能力强的优点，来增强K-means算法全局搜索能力，避免K-means陷入局部最优。通过对样本集各维属性的规范化处理，惯性权值采用凹函数递减，计算相异度矩阵，引入用群体适应度方差，进一步优化混合算法。实验结果表明，本文算法具有更高的准确率和更强的收敛能力。其次，针对K-medois算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足，提出了一种改进的基于粒子群的

6、粗糙K．medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力，通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群编码，引入粗糙集理论处理边界模糊数据，并利用记忆技术对K—medoids的迭代过程进行优化，降低算法的复杂度。通过对UCI中的Iris、Mushroom数据集测试，本文算法的准确率提高，运行时间减少。关键词：数据挖掘；粒子群算法；K-means算法；K-medoids算法；粗糙集；相异度矩阵；记忆技术；万方数据ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputersciencetechnologyandthechan

7、geofhumanneed，resultinginalargeamountofdata,datamininghasbecomeoneofthehotresearchfields．Inthemassiveofdatafield，thereismuchimportantvaluableinformation，dataminingisthetechnologythatcantapintothehumanorextractusefulknowledgethatCaneffectivelypromoteeconomicandsocialdevelopmentoftheoc