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时间:2019-03-17
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1、.TP311:10183分类号.5单位代码3密级:公开研究生学号:20口53H13■戀吉林大学硕女学位论文"(专他学T充)基于K-weans算法及层次聚类算法的硏究与应用esearchitionBasedOnK-meansAlorithmandRaidAlcag|ppHcalClusterinAlorithmierarchigg作者姓名;乔端瑞类别;工程硕±孩领域巧向;)软件工程指导教师:李古山教授墙养单位:软件学院201
2、6年6月基于K-means算法及层次聚类算法的研究与应用ResearchandApplicationBasedOnK-meansAlgorithmandHierarchicalClusteringAlgorithm作者姓名:乔端瑞专业名称:软件工程指导教师:李占山教授学位类别:在职工程硕士答辩日期:2016年5月15日未经本论文作者的书面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商
3、业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交学位论义,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。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:日期:2016年摘要基于K-means算法及层次聚类算法的研究与应用随着世界上各行
4、各业的快速发展,人们面临着越来越多的数据,大数据的时代已经到来,人们开始探索研究大数据为生活以及社会活动带来的影响。在研究中,对大数据的处理方法成为备受关注的热点之一。在对大量数据的处理中,聚类分析是一个重要的手段。在医疗诊断、图像处理、信息检索、统计学、生物学等领域的应用都非常广泛。由于聚类算法在应用中呈现的算法简单、容易实现且应用效果较好,从而引起了专家学者的广泛关注。随着聚类算法的应用领域的不断拓宽,使得人们对聚类算法的研究成为数据挖掘领域的一个热点问题,也使其成为是利用计算机实现低级视觉到高级视觉
5、的核心环节。本文在学习基于大数据背景下的聚类算法的原理与应用的基础上,借鉴前人的研究经验,对算法的产生、原理及实现进行了研究,同时对聚类算法进行了实验对比,通过分析聚类的效果验证了算法的可行性和具体应用条件。本论文主要描述了K-means算法、层次聚类算法的原理和实现方法及其优缺点,并针对算法存在的缺点进行改进,提出改进方案;对K-means算法的初始聚类中心点选取对聚类效果的影响进行分析;对于层次聚类算法在聚类中存在合并点选择的难题进行实验分析;对K-means算法和层次聚类算法的聚类效果进行了实验对比
6、。以逐步改进算法聚类效果为目的,为实际应用提供可靠依据,我们使用Java软件对分割算法进行了仿真,取得了一定的研究经验。I最后,对聚类算法的改进过程进行记录,测试改进的算法,使它给出在某种环境和数据范围下会产生更好的聚类结果。为聚类算法在数据处理中的应用提供了参考依据,为解决其它类似复杂模式的识别问题的研究提供重要启示。关键词:聚类改进;k-means算法;算法实现;凝聚型层次聚类算法;IIAbstractResearchandApplicationBasedOnK-meansAlgorithmandHi
7、erarchicalClusteringAlgorithmWiththerapiddevelopmentofvariousindustriesintheworld,peoplearefacedwithmoreandmoredata,theeraofthebigdataiscoming.Peoplebegantoexploretheimpactofbigdatathatbringstoourlifeandsocialactivities.Inthestudy,theprocessingmethodofthe
8、bigdatahasbecomeoneofthecentralissuesofconcern.Intheprocessingofbigdata,clusteranalysisisanimportantmeans.Ithasaverywiderangeofapplications,likeinthefieldofmedicaldiagnostics,imageprocessing,informationretrieval,sta
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