基于聯(lián)機(jī)模糊蟻群聚類(lèi)的大數(shù)據(jù)分析研究.pdf

1、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的簡(jiǎn)單的處理對(duì)象，而是開(kāi)始轉(zhuǎn)變成社會(huì)的一種基礎(chǔ)性的資源。大數(shù)據(jù)在數(shù)量上的規(guī)模給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，管理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)分析方面帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。大數(shù)據(jù)隱含著巨大的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科研價(jià)值。然而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法都是基于可加載數(shù)據(jù)上的，并不能直接應(yīng)用于大數(shù)據(jù)之上，或者有針對(duì)基于大數(shù)據(jù)的算法，但是效果并不理想。因此，本文針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種聯(lián)機(jī)的模糊蟻群聚類(lèi)算法。
　　目前已經(jīng)有很多基于抽樣的方法來(lái)

2、對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，特別是基于模糊c均值算法的抽樣擴(kuò)展，比如聯(lián)機(jī)模糊C均值算法。這類(lèi)算法應(yīng)用廣泛的一方面是因?yàn)樗子趯?shí)現(xiàn)而且算法的思想比較簡(jiǎn)單和易于理解。另一方面是因?yàn)槟：齝均值算法的運(yùn)算速度較快，這對(duì)于海量數(shù)據(jù)處理在速度上是一個(gè)非常大的優(yōu)勢(shì)。然而，這類(lèi)基于模糊c均值的算法有一個(gè)非常大的缺陷就是對(duì)于簇類(lèi)中心非常敏感，因此聯(lián)機(jī)模糊C均值算法必須初始化簇類(lèi)中心的個(gè)數(shù)和中心點(diǎn)位置。正確的初始化簇類(lèi)中心個(gè)數(shù)是非常困難的，不正確的初始簇

3、類(lèi)個(gè)數(shù)得到的聚類(lèi)結(jié)果與實(shí)際的簇類(lèi)的差距將非常的大。
　　本文提出一種基于蟻群聚類(lèi)的改進(jìn)的算法，可以在大數(shù)據(jù)的背景下來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題，蟻群聚類(lèi)算法是一種自適應(yīng)的算法，因此它不需要簇類(lèi)個(gè)數(shù)與簇類(lèi)中心點(diǎn)位置的初始值也能比較正確的得到簇類(lèi)的個(gè)數(shù)與結(jié)果。本文提出的聯(lián)機(jī)模糊蟻群聚類(lèi)算法，就是結(jié)合了兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn)并在大數(shù)據(jù)背景下提出了一些特殊的處理機(jī)制有機(jī)結(jié)合而成的，聯(lián)機(jī)蟻群聚類(lèi)算法能很好的解決聯(lián)機(jī)模糊C均值算法的初始值敏感的問(wèn)題。本文在第三章在