基于类电磁机制的聚类算法研究

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1、代号107011022121374学号TP181密级公开分类号题目基于类电磁机制的聚类算法研究（中、英文）ResearchonClusteringAlgorithmUsingElectromagnetism-likeMechanism作者姓名尚海豹指导教师姓名、职称姜建国教授工学学科、专业学科门类计算机应用技术提交论文日期二○一三年三月西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经

2、发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：______________日期：________________西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印

3、、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于公开，在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要聚类是将一组对象根据一定的原则分成若干类的过程。在结果中，相同类中对象的相似度较高，不同类间对象的相似度较低。聚类分析是机器学习的一个重要组成部分，已经被广泛地应用在市场研究、语音识别、故障检验、图像处理和数据压缩等领域中。K-means是一个常用的聚类算法，它是一种基于中心的聚类方法。该算法实现简单、运行效率高、收敛速度快，适合处理大型的数

4、据集合。但是它对初始值敏感，容易陷入局部最优解，从而产生早熟现象。本文在深入分析K-means及其改进算法的基础上，引入了全局优化领域中的类电磁机制（EM）启发方法，然后结合K-means的性能函数，设计了一种新的聚类算法——类电磁机制聚类算法（EMC）。为使初始中心均匀分布，提出了一种基于最大距离积原则的初始中心选取方法；为使EM算法符合聚类问题的要求，调整了电荷量和合力的计算公式；为提高搜索性能和收敛速度，引入了自适应的移动步长算子，并结合这一算子改进了局部搜索和粒子移动过程。实验结果表明，与K-means及其改进算法相比，新算法的平均性能和稳定性都有很大提升

5、，而相对于其它一些同样利用智能优化算法的聚类方法，新算法除了上述优势外，还提高了运行速度。由于智能优化算法固有的复杂性，类电磁机制聚类算法运行在大型数据集合上的时候，效率相对较低。在后续的研究工作中，将从聚类问题自身的特点出发，改进迭代过程中粒子的局部搜索和移动方法，以此来降低类电磁机制聚类算法的运算复杂度，提高运行速度。关键词：聚类类电磁机制算法K-means算法全局最优化AbstractClusteringprocedurespartitionasetofobjectsintoclusterssuchthatobjectsinthesameclusterare

6、moresimilartoeachotherthanobjectsindifferentclustersaccordingtosomepredefinedcriteria.ClusteringisanimportpartofMachineLearning.Itiswidelyusedinmarketresearch,speechrecognition,diagnosticcheck,imageprocessinganddatacompression.K-means,arepresentativealgorithmofclustering,hasmanyadvant

7、ages,suchassimpleimplementation,highconvergencerate,andsoon.However,thealgorithmissensitivetoinitialcenters,easilyconvergestolocaloptima,andthenresultsinpremature.Inthispaper,K-meansandsomeimprovedvariantsofitareresearched,andthenElectromagnetism-likemechanism(EM)algorithm,aheuristicf

8、orglo