面向社區(qū)智能服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近幾年來社區(qū)電子智能服務(wù)在中國有了突破性進(jìn)展，有效地將現(xiàn)代信息技術(shù)和傳統(tǒng)的社區(qū)服務(wù)緊密地融合在一起。而通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以方便、快捷、直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用，促進(jìn)社區(qū)服務(wù)的智能化實(shí)現(xiàn)。
　　聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一個非常重要的研究內(nèi)容，它主要是從數(shù)據(jù)庫中的記錄集中尋找數(shù)據(jù)的相似性并進(jìn)行分類，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中隱含的有用信息。傳統(tǒng)的聚類算法本質(zhì)上是一種局部搜索算法，而遺傳算法作為全局優(yōu)化搜索算法，在數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用也得到了極大的

2、重視。將遺傳算法與聚類相結(jié)合，可以避免聚類陷入局部最優(yōu)，得到更好的聚類結(jié)果。
　　本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和分析方法，重點(diǎn)介紹了聚類分析技術(shù)以及遺傳算法的基本理論。針對聚類經(jīng)典算法k-means算法無法自動得到最佳聚類數(shù)目以及對初始化敏感，易陷入局部最優(yōu)的問題，提出了基于遺傳算法的k-means改進(jìn)算法。算法中采用浮點(diǎn)數(shù)編碼和可變長染色體編碼相結(jié)合的遺傳算法進(jìn)行聚類，遺傳算法的交叉操作使得聚類中心集數(shù)目發(fā)生變化，在搜索過程