智能聚類方法中的克隆網(wǎng)絡(luò)聚類算法研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來興起的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種能夠自動處理海量數(shù)據(jù)資源并將其轉(zhuǎn)化為有意義知識的有利工具。聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，近年來已經(jīng)逐漸成為業(yè)界內(nèi)的研究熱點，是一個富有挑戰(zhàn)性的研究課題。它可以按照事物間的相似性用數(shù)學的方法研究和處理給定對象的分類，在此過程中并沒有教師的指導，是一種無監(jiān)督的分類方法。 本文對現(xiàn)有聚類技術(shù)進行了較深入的研究。首先，在分析傳統(tǒng)聚類算法的基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)算法的不足，基于智能融合互補的觀點，將研究重點放

2、在了基于智能融合技術(shù)的聚類算法方面，討論基于計算智能的聚類方法。計算智能的方法具有良好的優(yōu)化特性和自學習、自適應(yīng)能力。將其引入到聚類分析中，得到的智能聚類算法不僅可以克服傳統(tǒng)算法的缺點，而且具有較高的聚類有效性和可用性。 其次，本文通過對現(xiàn)有的幾種智能聚類方法的深入分析和討論，綜合其缺點和不足，以數(shù)據(jù)分析為中心，提出了解決方案，即基于克隆網(wǎng)絡(luò)的聚類算法。該算法將免疫克隆策略用于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)聚類中，結(jié)合改進的變異算子和禁忌克隆操作對原