基于蜂群和粗糙集的聚类算法研究

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1、万方数据学校代号：10536学号：11108030851密级：公开长沙理工大学硕士学位论文基于蜂群和粗糙集的聚类算法研究指导教师罗可教授专业名称计算机应用技术论文提交日期呈Q!垒生垒旦论文答辩日期兰Q!兰生!旦答辩委员会主席金缉至数援万方数据TheResearchonClusteringAlgorithmBasedonBeeColonyandRoughSetTheorybyLILianB．E．(ChangshaUniversityofScience＆Technology)201Athesissubmittedinpartialsatisfactionof

2、theRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringlnComputerApplicationTechnology1nChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorLuoKeApril，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

3、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：g日期：加件年∥月岁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。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密四。(请在以上

4、相应方框内打“√”)作者签名：鹰盖导师签名：要丁日期：沙，铲年莎月舌日日期：2p惟年∥月j日万方数据摘要数据的爆炸式增长使我们进入了真正的数据与信息时代。如何从海量数据中获取潜在有用的信息，引导人们做出正确的决策，这就离不开数据挖掘。聚类则以其特有的优点，成为数据挖掘领域中的一个活跃的研究课题。但聚类算法也存在一些缺点，研究如何进一步改进聚类算法的不足，来解决社会实践中遇到的难点，具有非常重要的意义。本文主要以传统的聚类算法为基础，探讨了聚类算法存在的不足，然后研究了蜂群算法、粗糙集以及粒计算的理论知识，最后结合改进的蜂群、粗糙集和粒计算改进传统聚类算法

5、存在的不足。主要工作如下：(1)针对传统K-means聚类算法初始聚类中心随机选取、不能处理边界对象、效率低等问题，本文引入了粒计算和粗糙集相关理论，提出了一种基于粒计算和最大最小距离的初始化方法，并利用粗糙集有效处理了边界数据的聚类问题，最后采用均衡化准则函数来得到更好的聚类效果。实验结果表明：该算法准确率较高，迭代次数较少。(2)针对传统K-mediods聚类算法初始聚类中心选择较敏感、全局搜索能力较差、不稳定等缺点，提出了一种基于改进的人工蜂群的K．mediods聚类算法。该算法首先改进了传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取的缺点，然后将改进的人

6、工蜂群进一步优化K-mediods，以提高聚类算法的性能。实验结果表明：该算法降低了对初始聚类中心的敏感度、具有较高准确率和较强的稳定性。(3)为了改进K．means聚类算法存在的局部收敛、稳定性差等问题，本文提出了一种基于变异精密搜索的蜂群聚类算法。该算法利用密度和距离初始化蜂群，并根据引领蜂的适应度和密度求解跟随蜂的选择概率，再通过变异精密搜索法产生的新解来更新侦查蜂，以避免陷入局部最优，最后结合蜂群与粗糙集来优化K-means。实验结果表明，该算法不仅能有效抑制局部收敛，而且准确率和稳定性均有较大的提高。(4)利用蜜蜂交配优化算法思想，提出了一种蜜

7、蜂交配优化聚类算法。该算法依据密度和距离初始化蜂群，并将粗糙集聚类算法作为工蜂的一种编码，以提高算法的局部搜索能力，最后在迭代过程中不断引入随机种群，增加种群的多样性，提高算法的全局寻优能力。实验表明，该算法能有效抑制早熟收敛，且稳定性较强，聚类效果较好。关键词：数据挖掘；聚类算法；人工蜂群；蜜蜂交配优化算法；粗糙集；粒计算万方数据ABSTRACTlneeXploslVegrowmofdatabringsUSintotherealdataandthe蛐mationage．Howtogetpotentlala11dusefulinformationfrom

8、massivedatatoguidepeopletomaketherightde