基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的聚類分析.pdf

1、本文將重點(diǎn)研究人工免疫算法在聚類分析中的應(yīng)用，提出了一種基于免疫網(wǎng)絡(luò)的聚類算法；并從算法的收斂性分析以及聚類有效性評(píng)估等方面對(duì)免疫聚類模型的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。 在第一章中，首先就數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行概述，主要討論數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、發(fā)展以及數(shù)據(jù)挖掘算法可以實(shí)現(xiàn)的功能，主要包括：類／概念描述、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類與回歸、聚類分析、序列與時(shí)序分析以及孤立點(diǎn)分析等。最后給出了本文研究的主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)。 在第二章中，首先介紹了聚類分析的

2、定義，聚類算法的基本要求，以及聚類中用到的主要數(shù)據(jù)類型；然后討論了聚類分析的各種算法：劃分方法、層次方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于支持向量機(jī)的方法和基于人工免疫的方法。 在第三章中，首先簡(jiǎn)要介紹了自然免疫系統(tǒng)的運(yùn)作機(jī)制，然后在此基礎(chǔ)上闡述了人工免疫系統(tǒng)的方法原理。 第四章重點(diǎn)研究了基于人工免疫的聚類算法，通過(guò)DCAAIN(DocumentClustering Algor

3、ithm based on Artificial Immune Networks)算法的實(shí)例解釋了基于人工免疫聚類算法在文本聚類中的應(yīng)用。 第五章從理論推導(dǎo)和仿真驗(yàn)證兩方面對(duì)DCAAIN算法做了進(jìn)一步的收斂性分析。 第六章研究了聚類有效性評(píng)估在聚類分析中的作用，并詳細(xì)闡述了基于SDbwnew指標(biāo)的聚類有效性評(píng)估。 第七章對(duì)論文進(jìn)行了總結(jié)，介紹了本文的主要內(nèi)容及主要貢獻(xiàn)，并對(duì)進(jìn)一步的研究和需要完善的問(wèn)題提出了看法。