基于cmbg聚类分析算法设计与实现

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1、分类号UDC密级17327O学位论文基于CMBG聚类分析算法设计与实现作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：李剑张雪峰副教授东北大学系统科学研究所韩震高级工程师东北大学系统科学研究所硕士学科类别：专业学位软件工程2008年12月1日论文答辩日期：2008年12月27日2009年1月答辩委员会主席：徐怀宇高晓兴副教授、马力华高级工程师东北大学2008年12月{，AThesisinSoftwareEngineeringDesignandImplementationofClusterBasedonCMBGbyLiJianSupervisor：Asso

2、ciateProfessorZhangXueFengSeniorEngineerHanZhenNortheasternUniversityDecember2008～l}霁：}、．本人声明，所呈交的学的研究成果除加以标注和致的研究成果，也不包括本人作的同志对本研究所做的任：白；恧o&飘蠕j6j

3、‘学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年

4、口一年口一年半口两年口学位论文作者签名：▲签字日期：j眇萝．矽．、．，，n·M．竺詈能岔手签字日期：庐，0、／7一l‘JZij^◆0东北大学硕士学位论文摘要基于CMBG聚类分析算法设计与实现摘要本文首先对聚类算法进行了分类和综述。并分析了子空间聚类方法在维度处理上的优越性，同时也指出了基于网格和密度的子空间聚类算法存在的问题。CLIQUE(C1usteringinquest)算法是一种基于数值属性子空间聚类的高维聚类基础算法。CLIQUE算法继承了密度算法和网格算法的优点，使该算法既能聚类任意形状的聚簇，又具有较快的执行效率，适用于大型数据库中的高维数据集。但此类算法不能有效地区分聚类结果

5、的边界点和孤立点，严重影响了聚类结果的质量。本文提出了一种基于动态调整边界网格的子空间聚类算法(Clusteringbymodulateboundarygrid)--CMBG算法。该算法通过对边界网格的处理，有效地解决了以往子空间算法聚类结果不精确、聚类边界点与孤立点相混淆的问题。同时CMBG算法还对相邻网格的定义进行了扩展，解决由于相邻网格定义导致的聚类结果混乱的问题。本文使用JAVA语言实现了CMBG算法。做了大量的对比实验，其中包括算法聚类准确性实验和算法对高维数据集的适应性实验。在综合数据集和真实数据上进行了聚类准确性实验；在真实数据集上进行了高维数据集的适应性实验。实验结果表明，

6、基于动态调整边界网格的子空间聚类算法可以很好的对簇边界点进行处理，从而有效地提高了聚类结果的精度。同时，算法对高维数据集也有很好的适应性。虽然CMBG算法对边界网格的处理需要一些额外的时间开销，但该开销很小且相对稳定，适于大型数据库中的高维数据集的聚类。关键词：聚类；高维数据；属性约简；动态子空间聚类；边界网格-^'0j^●，DesignandImplementationofbasedonCMBAbstractClusterAnalysisGThepaperbeginswiththeclassificationandclusteringalgorithmsummary．Throughana

7、lysisinthesub-spacedimensiontodealwiththeadvantagesofclus-tering，ithasalsopointedoutagrid—basedanddensity-basedclusteringalgorithmoftheexistingproblems．Clusteringinquest(CLIQUE)algorithmbasedonnu。mericalattributesofaclusterofhighdimensionspacebasedclusteringalgorithmisasfollows．Itisdefinedascluste

8、rslinkedtothelargestpoolofintensivemesh．CLIQUEalgorithminheritedtheadvantageofgriddensityalgorithmTheclusteringalgorithmthatcanenabletheclusteringofarbitraryshape，fasterimplementationofhigh—efficiency,appliedtola