fcm聚类及其增量算法的研究

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1、，●、学校代号：10536学号：0810803575密‘级：公开长沙理工大学硕士学位论文FCM聚类及其增量算法的研究学位申请人姓名昙佳导师姓名及职称培养单罗可教授位：：!丝鲨堡三盔堂专业名称论文提交日期论文答辩日期计算机应用技术2011年3月2011年5月FCMClusteringandResearchofItsIncrementAlgorithmby。i他liaB．E．(TianjinInstituteofUrbanConstruction)2008AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedeg

2、reeofMasterofEngineeringComputerApplicationTechnologylnChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorLuoKeProfessorMarch，2011眦4咖9Ⅲ4㈣4Ⅲ8舢8耵¨ii●lI啪Y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，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律

3、后果由本人承担。．。作者签名：昊佳日期：Ⅻ11年f月瑶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、不保密囹。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：关隹日期：山fl铽月罐日导师签名：写可日期：2。11秘月坫El摘要作为数据挖掘技术的一个重要分支，聚类分析是数据挖掘中一种非常重要

4、的挖掘方法。它主要研究数据之间的物理或逻辑关系，通过一组特定的规则把数据集划分成为若干个由性质相似的数据点组成的类。模糊C．均值聚类算法是一种比较常用的聚类分析算法。它通过不断重复地修改聚类中心以及隶属度矩阵，从而实现对样本进行自动分类的目的。由于初始聚类中心对FCM聚类算法的影响较大，目前存在大量的改进算法。本文探讨了模糊C．均值聚类的改进及其增量聚类算法。所做的主要工作如下：，1．分析了FCM聚类算法的优缺点，并针对缺点进行改进，在目标函数中引入拉普拉斯系数，把对象间的结构信息转换为权重，从而提高算法的质量以及效率。将改进后的算法与增量聚类算法结合，该算法避免了大量的重复

5、计算，并且不受孤立点的影响。2．分析了现有的半监督模糊C．均值聚类算法，提出了一种基于改进的半监督模糊C．均值聚类方法。该算法把基于蚁群算法的模糊C．均值算法与半监督模糊C．均值聚类算法相结合，通过改变目标函数来提高算法的性能。当已标记样本占总样本数的比例越大时，算法性能越高。3．对改进后的算法选取部分数据集使用MATLAB进行仿真实验，与其它算法的聚类结果进行比较，并分析实验结果。关键词：数据挖掘；聚类；模糊C．均值算法；半监督算法；增量聚类算法；蚁群算法ABSTRACTAsanimportantbranchofthedataminingtechnology，cluster

6、inganalysisis，akindofveryimportantmethod．Itstudiesdatabetweenphysicalorlogicalrelationship，thedatasetisdividedintocertainclassesofsimilarnaturedatapointsbyspecialrules．．FuzzyC—meansalgorithm(FCMalgorithm)isoneofwidelyapplicationofthealgorithm．Itdoesthisbyrepeatedlyrevisedmembershipmatrixand

7、thec．1ustercenter，SOastoachievethepurposeofclassificationofthesamples．SinceFCMalgorithmisinfluencedbytheinitialclustercenters，thereisalargenumberofimprovedalgorithmatpresent．Thispaperdiscussesthefuzzyc。meansclusteringandtheincrementalclusteringalgorithm．