基于無監(jiān)督?jīng)Q策樹聚類方法的研究.pdf

1、決策樹是一種有監(jiān)督的歸納學(xué)習(xí)算法，它用于對有類標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，而聚類是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，它可以對無類標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組，使組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似性最大，組間相似度最小。21世紀(jì)以來，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注兩種方法的融合。
　　 本文提出了一種新型的基于無監(jiān)督?jīng)Q策樹的聚類算法，可以對沒有類標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。新型的基于無監(jiān)督?jīng)Q策樹的聚類過程實(shí)際上是構(gòu)建一棵無監(jiān)督?jīng)Q策樹的過程，測試屬性的選擇采用離散度和不一致性評

2、估的方法；結(jié)點(diǎn)的分裂采用改進(jìn)的山峰山谷分裂法；算法最后一步規(guī)定了樹生長延伸的停止標(biāo)準(zhǔn)用以限制樹的生長。最終建成樹的葉子結(jié)點(diǎn)代表聚類結(jié)果的簇。
　　 實(shí)驗驗證了這種算法劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的有效性，結(jié)果表明該學(xué)習(xí)算法無論是與有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法C4.5相比還是與無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法k 均值相比，其劃分?jǐn)?shù)據(jù)的正確率在一定程度上都有所提高。同時，從生成樹的規(guī)模角度與C4.5算法作比較，結(jié)果表明該算法在一定程度上優(yōu)于C4.5算法。此外，分析了這種算法的時間