基于動(dòng)態(tài)決策的半監(jiān)督聚類集成研究.pdf

1、聚類分析是把數(shù)據(jù)對(duì)象或規(guī)則劃分成若干個(gè)子集的過(guò)程，每個(gè)子集代表了一個(gè)簇，其目標(biāo)是使得簇中的對(duì)象彼此的相似，而與其他簇中的對(duì)象盡可能的不相似，聚類分析已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到許多應(yīng)用領(lǐng)域。聚類集成技術(shù)的出現(xiàn)提升了單一聚類算法的不足，在算法的精確度、魯棒性、穩(wěn)定性、并行化等方面有更大的優(yōu)勢(shì)。半監(jiān)督聚類集成技術(shù)很好的利用了已有的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行聚類集成的指導(dǎo)，從而能夠獲得比聚類集成更為精確的聚類結(jié)果。
　　近年來(lái)，隨著聚類技術(shù)的不斷發(fā)展，許多學(xué)者開

2、始將群體智能優(yōu)化算法引入到了聚類分析中，其根本策略是將聚類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)模擬自然界的某些群體智能行為然后進(jìn)行啟發(fā)式搜索，其最終目的是尋找到具有最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值的聚類劃分。基于群體智能優(yōu)化的算法有蟻群算法、粒子群算法、人工免疫算法、混合蛙跳算法、魚群算法和蜂群算法等，它們?cè)诰垲惙治鲱I(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文借鑒果蠅優(yōu)化算法的思想，提出一種基于群體智能的聚類分析算法，該算法更新每只果蠅的三維坐標(biāo)至全局最優(yōu)位置再進(jìn)行隨機(jī)搜索尋優(yōu)，通過(guò)

3、多次迭代以此找到最佳聚類中心，相比其他群體智能聚類算法，它的參數(shù)少，算法思想簡(jiǎn)潔易懂，實(shí)驗(yàn)證明本文提出的算法相比于其他對(duì)比算法有著較高精度和效率。
　　聚類集成是集成學(xué)習(xí)的重要部分。它的目的是集成多個(gè)不同聚類算法或者單個(gè)聚類算法擁有不同的參數(shù)情況下得來(lái)多個(gè)聚類結(jié)果，從而得到更為精確的聚類結(jié)果。CHAMELEON作為一個(gè)層次聚類算法，能夠發(fā)現(xiàn)不同形態(tài)以及大小的簇，且能夠動(dòng)態(tài)的決策合并這些簇?；贑HAMELEON的這些優(yōu)點(diǎn)，本文提出