k-means聚类算法的改进研究

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1、Ｉ、－－■Ｖ：矜聲‘．■＇＇Ｖ＇－ＪＶ＇；＇＇－＇．：＇．．．ｙ，：．密级：．＾＾誦限：＾技八巧：Ｉ；导雖，＇．．‘‘爷转一Ｃ！＞觀Ｖ：．硕±学位论文Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的改进研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎ－ｍｅａｎｓＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＫＣｌｕｓｔｅｉｉｎ乂Ｉｇｏｒｉｔｈｍｇ＇弟．学号Ｅ１３２０１０５７姓名宋建林学位类别工学硕±学科专业纖应臟术‘（工程领域）指导教师贾瑞玉副教授完成时

2、间２０１６年４月答辩委员会（主席签名）＾？：＿＇．独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徵大学或其他教育机构的一学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。一学位论文作者签去主轉签字曰期：八占年］月六曰学位论文版权使巧授权书、本学位论文作者完全了解安徽大学有关保留使用学

3、位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽大学可レ义将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检Ｌ。索、，可乂采用影印缩印或担描等复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签《：化导师签名：ｉ圭。签字曰期：占年月）曰签字曰期：年ｒ月＾曰＿＾心备安激大学硕±学位论文摘要摘要随着计算机网络的普及，审Ｕ，人们的工作和生活更多的与数据信息产生联系一造和使用的数据量越来越巨大个大数据时代。，我们进入了人们

4、每天接触大量一的数据资源，而所需的信息只是其中极小的部分，或者是隐藏于其中的潜在信息。如何快速高效的从海量的数据资源中获取所需的那部分信息，如何找出数据之间的联系和规律是我们亟需研究的课题，数据挖掘技术便是在这种需求驱动下出现的多学科交叉的技术。数据挖掘技术的核必功能是从大量的信息资源中发现隐藏的、有效的、有价值的知识，从而更好的理解和应用隐藏在数据中的有效信息，，充分发挥数据的价值为科学决策或政策的制定提供帮助。聚类分析是数据挖掘中常用的技术、电子商务、市场分析、生物学、地理学Ｗ及文，在图像分割档分类等

5、众多领域有着广泛的应用。聚类分析的基本原理是；在没有先验知识的一一情况下，，，将个数据集划分成多个簇使得同个簇中的数据对象的特征较相似。而不同簇间的数据对象的特征相似性小聚类分析中有众多的聚类算法，其中基于划分的算法应用最为广泛，因为算法的思想原理简单、算法实现相对容易且对一大规模数据集聚类收敛性好等优点而成为应用最为广泛的聚类算法之，其最具－－ｍｅａｎｓ聚类算法。然而ｋｍｅａｎｓ算法也有多个明显的缺点代表性的是ｋ：，传统一个聚类数如聚类需要凭借经验先指定ｋ值，并且随机选择ｋ个初始聚类中必；聚类结果对初始聚类

6、中也和聚类数ｋ值的依赖性强，对孤立点和噪声点敏感。针一一对Ｗ上缺点ｋ－ｍｅａｎｓ聚类初始中必点选择算法和种，本文提出了个改进的，确定聚类数ｋ值的算法，并用实验验证了改进算法的有效性两个算法的改进之处在于：－（１）针对ｋｍｅａｎｓ算法聚类结果受初始聚类中必和异常数据的制约，易出一现聚类结果不稳定和收敛于聚类局部最优的问题，提出了种选取数据集中ｋ个处于密集区域的数据对象作为初始聚类中必的改进算法一个用于。该算法提出了－ｄ表示数据集中每个数据对象密度的参数ｍｉｓｔ，然后根据该密度参数的值，选取ｋ个相对分散且密度

7、较高的数据对象作为初始聚类中也。该算法可Ｗ有效的避免选取到数据集中的孤立点和噪声点作为初始聚类中也，能有效减少聚类的迭代次数。，对聚类结果的准确性提高虽著一２－ｍｅａｎｓ（）经典ｋ算法需要凭经验给定个聚类数ｋ值，ｋ值的确定具有Ｉｋ－ｍｅａｎ安数大学硕±学位论文ｓ聚类巧法的改进研究一一定的主观性，容易产生偏差，本文提出了种确定聚类数的方法，首先根据样本的密度从数据集中选择处于高密度区域的若干数据对象产生一个初始聚类中也点候选集合Ｕ，然后根据提出的聚类有效性指标ＡＩＢＷＰ的值搜索最佳聚类数，当ＡＩＢＷＰ

8、的值达到最大时，聚类有效性指杨最优，指标值所对应的聚类数就是最佳聚类数。－：ｋｅａｎｓ聚类分析；ｍ算法；初始聚类中也；最佳聚类数关键词；样本密度ＩＩ安徽大学硕±学位论文Ａｂｓｔｎｃｔ