信息反馈RBF网络估值的不完整数据模糊聚类算法研究

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1、分类号：单位代码：１０１４０密级：学号：４０３５３公开１１９０９．？八等（￡￥ＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕士学位论文ＴＨＥＳＩＳＦＯＲＭＡＳＴＥＲＤＥＧＲＥＥ信息反馈ＲＢＦ网络估值的不完整数据论文题目：權糊聚类筧法研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＦｕｚｚｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＩｎｃｏｍｐｌｅｔｅＤａｔａ英文题目：ＢａｓｅｄｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｅｅｄｂａｃｋＲＢＦＮｅｔｗｏｒｋＶａｌｕａｔｉｏｎ论文作者：刘

2、洋指导教师：张利教授专业：计算机应用技术完成时间一：二○八年四月＾．？鬌本学位论文由国家自然科学基金（编号：61174115）资助申请辽宁大学硕士学位论文信息反馈RBF网络估值的不完整数据模糊聚类算法研究ResearchofFuzzyClusteringAlgorithmforIncompleteDataBasedonInformationFeedbackRBFNetworkValuation作者：刘洋指导教师：张利教授专业：计算机应用技术答辩日期：2018年5月24日二○一八年五月·中国辽

3、宁辽宁大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注的内容外，不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中。进行了标注，并表示谢意本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年ｒ月衫曰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学位论

4、文的原件、复印件。和电子版，允许学位论文被查阅和借阅本人授权辽宁大学可以将本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学位论文。同时授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》并通过网络向。社会公众提供信息服务学校须按照授权对学位论文进行管理，不得超越授权对学位论文进行任意处理。，在年后解密适用本授权书。（保密保密（）：请在括号“”内划Ｖ）授权人

5、签名：指导教师签名：＃到日期１ｒ月＞：＞？年士月４日日期：７＾年３日摘要摘要在实际的数据聚类中，测量误差、数据理解不正确等因素都会造成数据不完整的情况发生。对不完整数据进行恰当的处理，对于整个数据集进行进一步的聚类分析是至关重要的。因此，对不完整数据聚类问题的研究具有重要意义和应用价值，并得到了国内外学者的广泛关注。首先，针对模糊C均值聚类算法不能直接用于不完整数据模糊聚类的问题，本文提出信息反馈RBF网络估值的不完整数据模糊聚类算法（IFRBF-FCM）。通过对RBF神经网络的分析研究，为使RBF神

6、经网络得到更多的信息，从而更好的实现对缺失属性的估值，本文结合卡尔曼滤波思想，将RBF神经网络的预测值与数据的理论期望值的差值反馈给输入层，得到信息反馈RBF网络（IFRBF）模型。同时本文运用最近邻规则为不完整数据选择训练样本集，并利用最近邻训练样本集为每个缺失属性训练IFRBF网络，然后对缺失属性进行估值预测，得到IFRBF网络估值恢复后的完整数据集，并对其进行模糊聚类分析。其次，经过IFRBF网络估值后，得到的对不完整数据的估计值是数值型的。但数值型数据不能够准确的描述不完整数据的不确定性，同时也会存在一定的

7、误差。针对此问题，本文提出IFRBF区间型估值的不完整数据模糊聚类算法（IFRBF-IFCM）。在使用IFRBF网络对不完整数据进行估值时，同时可以得到对数据中完整属性的估值误差。用得到的误差绝对值的平均值来确定缺失属性估值区间的左右端点值，进而将缺失属性的数值型估值转化为区间的形式。同时，也要将数据集中的完整属性转化为区间的形式。然后使用区间型模糊C均值聚类算法对得到的区间型数据集进行模糊聚类分析。最后，采用UCI数据库中的三个数据集Iris、Bupa、Breast和两个人工数据集进行仿真实验。实验结果表明，采用

8、IFRBF网络对不完整数据集进行估值得到的恢复完整的数据集的聚类结果与对比方法相比准确率有所提高，而采用区间型估值进行聚类的结果比数值型估值的聚类结果更准确，鲁棒性也更好。关键词：不完整数据集，IFRBF估值，模糊C均值，估值区间IABSTRACTABSTRACTInactualdataclustering,manyfactors,suchasmeasure