基于群智能算法的聚类分析方法研究

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针对现有的聚类分析方法在数据挖掘应用中存在的不足,本文结合群智能算法,对传统的聚类方法加以改进,提出了一些新的基于群智能算法的聚类分析方法;并分析了其方法的性能。通过实验验证了本文提出的基于群智能算法的聚类分析方法的有效性。归纳起来,研究成果主有以下4个方面:1)提出了基于人口迁移算法的聚类分析方法。该方法首先将待聚类的对象随机放置在一个二维平面上,每一个对象有一个随机初始位置,每一个对象能够在平面上移动,并测量对象在局部环境的群体相似度。通过转换函数将群体相似度转化成收入/吸引力函数,根据收入/吸引力函数来实现自组织聚类过程。2)提出了一种新的基于人工鱼群的混合聚类算法。人工鱼群算法不需要先验知识,利用随机遍历的原则进行聚类分析。K-平均算法需要一个初始分割,运用确定/启发式原则进行聚类分析。首先对单个的数据对象运用人工鱼群算法进行聚类分析;然后考察聚类结果,根据结果选出供K-平均算法进行聚类分析的输入点;最后用K-平均算法进行聚类分析。3)提出了一种新的基于人工鱼群算法的动态模糊聚类。通过引入模糊等价矩阵来表示高维样本之间的相似程度,并将高维样本映射到二维平面。然后利用人工鱼群算法不断优化二维样本的坐标值,使样本之间的欧氏距离向样本间的模糊等价矩阵趋近,最终实现模糊聚类。4)提出了一种基于差分进化算法的空间聚类算法。结合空间数据所特有的特点采用了一种基于差分进化的变异、交叉、选择操作,使得变异、交叉、选择过程能不断产生有意义的新个体,保证种群的多样性。对进化产生的新个体,即对变异交叉选择之后的个体插入了一次K-均值聚类计算,这样可以加快收敛速度。同时文中还在操作中作了一些灵活变动,实验证明效果较好。
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