数据挖掘中增量聚类算法的研究

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1、工程硕士学位论文数据挖掘中增量聚类算法的研究张义哈尔滨理工大学2016年3月国内图书分类号：TP391.1工程硕士学位论文数据挖掘中增量聚类算法的研究硕士研究生：张义导师：万静申请学位级别：工程硕士学科、专业：计算机技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2016年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex：TP391.1DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonincrementalclusteringalgorithmindataminingCandidate：ZhangYiSupervi

2、sor：WanJingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerTechnologyDateofOralExamination：March,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明；此处所提交的硕±学位论文《数据挖掘中增量聚类算法研究》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕±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

3、过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名日期年＞月Ｌ日＾哈尔滨理工大学硕±学位论文使用授权书《数据挖掘中增量聚类算法研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得Ｗ其他单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工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口提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可Ｗ公布论文

4、的全部或部分内容。本学位论文属于。保密，在年解密后适用授权书Ｉ□不保密０。（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）作者签名：旅义円期：年月円导师签名：円期：年方月＾円哈尔滨理工大学工程硕士学位论文数据挖掘中增量聚类算法的研究摘要数据挖掘技术领域中一项重要的数据分析技术——聚类分析技术在许多重要方面都得到了广泛的应用，近年来得到了广泛的研究，并取得了较快的发展。其实，聚类问题实质上是把待处理的原始样本数据对象通过某种相似性准则函数被分为若干类，想要达到的结果就是同一组相似性尽可能高，不同组之间差异性尽可能大，然后在这些不同组之间寻找联系，进行进一步的操作。目前

5、研究的聚类分析大致可以分为：划分聚类(Partitioningclustering)、层次聚类(Hierarchicalclustering)、网格聚类(Grid-basedclustering)、密度聚类(Densityclustering)、模糊聚类(FuzzyClusteringAlgorithm)、模型聚类(Modelclustering)等。聚类K-means方法是一种基于分割的聚类算法，由于其易于实现，易于操作，简单高效，被广大研究学者广泛用于研究。但也有一些缺陷，K-means方法在选取初始中心进行聚类时采取的是随机选取的形式，这就使得聚类结果将遵循初始中心选择变化

6、，因此，本文在K-means方法的基础之上，针对K-means方法存在的不足之处进行了钻研与应用，主要的钻研有以下几个方面：1．对于传统的K-means方法进行了探讨，针对传统K-means聚类算法初始聚类中心随机选取的缺陷进行改进，本文根据KD-树这种高效的数据结构对K-means方法进行改进提出了优化中心选取的新方法。该方法引入KD-树这种数据结构，将数据集建立KD-树，通过对KD-树中矩形单元的分割、计算、排序等操作，选取出能够表示样本数据分布形态的k个非噪声点的初始聚类中心；根据上述提出的算法，结合优化选取的k个代表样本数据空间分布形态的初始聚类中心和增量数据建立新的KD

7、-树，通过近邻搜索将增量数据划分到对应的类中，完成增量数据的动态聚类过程。2．传统协同过滤算法应用的样本数据空间都会转化为用户-项目评分矩阵，但是矩阵中会出现“0”值或是空值，使得转化后的评分矩阵数据稀疏，本文中提出的算法机制是结合了聚类分析的技术和协同过滤的技术同时产生商品推荐。其中主要是在聚类分析算法中选择了K-means方法进行了研究与使用，K-means方法存在一个最典型的缺陷就是聚类初始阶段随机选取中心-I-哈尔滨理工大学工程硕士学位论文点，本文的新方法先是利用Krus