模糊c-均值聚类的研究

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1、国内图书分类号：TP311.134国际图书分类号：621.3工学硕士学位论文模糊C-均值聚类的研究万方数据硕士研究生导师申请学位级别学科、专业所在单位授予学位单位：：：：：：陈丽萍张忠平副教授工学硕士计算机软件与理论信息科学与工程学院燕山大学ClassifiedIndex:TP311.134U.D.C.:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONFUZZYC-MEANSCLUSTERINGALGORITHMCandidate:Supervisor:AcademicDegreeAp

2、pliedfor:Speciality:University:万方数据ChenLipingAssociateProf.ZhangZhongpingMasterofEngineeringComputerSoftwareandTheoryYanshanUniversity燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《模糊C-均值聚类的研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以

3、明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《模糊C-均值聚类的研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关人员。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打“√”)年

4、解密后适用本授权书。作者签名：导师签名：日期：日期：年年月月日日万方数据摘要在现实世界中，许多客观事物之间的界限往往是模糊的，对事物进行分类时就必然伴随着模糊性，由此产生了模糊聚类分析。在模糊聚类分析中最典型的是模糊C-均值聚类算法。首先，针对区间值数据进行模糊C-均值聚类的缺陷，提出了一个适应距离的弹性系数，使区间值数据的模糊C-均值算法得到改进，并给出了详细证明，使改进后的算法既能利用传统的模糊C-均值聚类算法，又考虑区间大小以及属性的重要级别对聚类结果的影响，同时也能处理不规则的聚类子集，避免野点对聚类结果的破坏，使聚类结果更加准确。其次，针对

5、数据库或数据仓库中增量的插入、删除，提出了更新聚类中心的方法和在类分裂过程中自动确定聚类初始中心的类分裂算法，解决在插入、删除过程中带来的类中心和聚类数目变化的问题，使算法满足实时性的要求。最后，综合集合论、凝聚度、分离度、更新聚类中心算法以及类分裂算法提出了AIFCM算法。AIFCM算法实时地处理增量问题，解决FCM只适用于静态数据集的缺陷，同时AIFCM在合并的过程中使以往的FCM聚类算法不只能够发现球型的聚类子集，还可以处理不规则结构的聚类子集。AIFCM聚类算法可以过滤噪声、处理增量数据，获得适合用户需求的聚类结果。关键词聚类；模糊C-均值；硬C-均

6、值；自适应；增量式；凝聚度；分离度万方数据AbstractClusteringanalysisisanunsupervisedmethodofdatamining.Itcanexplorethepotentialandvaluableinformationbyusingthesuitablealgorithm,andimprovethequalityofdataanalysis,aswellasprovideascientificwayfortheotherdataanalysisandreprocessingdata.Andintherealworld,t

7、heboundaryoflotsofobjectsisambiguous,soastoclassifytheobjects,fuzzyclusteringanalysisisgenerated.FuzzyC-Meansclusteringanalysisisanimportantbranchoffuzzypatternrecognition.Firstly,fuzzyclusteringalgorithmforintervaldatawasstudied.ThestepsoftheFuzzyC-Meansalgorithmthatcouldcontrolth

8、eimpacttothelengthoftheint