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      如何使用概率模型進行非均勻數(shù)據(jù)聚類算法的設(shè)計介紹

      2018-12-13 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對傳統(tǒng)K-means型算法的“均勻效應(yīng)”問題，提出一種基于概率模型的聚類算法。首先，提出一個描述非均勻數(shù)據(jù)簇的高斯混合分布模型，該模型允許數(shù)據(jù)集中同時包含密度和大小存在差異的簇；其次，推導了非均勻數(shù)據(jù)聚類的目標優(yōu)化函數(shù)，并定義了優(yōu)化該函數(shù)的期望最大化（ EM）型聚類算法。分析結(jié)果表明，所提算法可以進行非均勻數(shù)據(jù)的軟子空間聚類。最后，在合成數(shù)據(jù)集與實際數(shù)據(jù)集上進行的實驗結(jié)果表明，所提算法有較高的聚類精度，與現(xiàn)有K-means型算法及基于欠抽樣的算法相比，所提算法獲得了5%~50%的精度提升。

      ?

      　　聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法，目的是將給定數(shù)據(jù)劃分成多個子集（每個子集為一個簇），使得簇內(nèi)對象彼此相似，與其他簇對象不相似］。傳統(tǒng)的聚類算法可分為層次聚類、基于劃分聚類、基于密度和網(wǎng)格聚類，以及其他聚類算法。目前聚類分析已廣泛應(yīng)用在Web搜索、圖像處理、模式識別、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析等眾多領(lǐng)域。

      Web 函數(shù) 數(shù)據(jù)挖掘
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