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傳粉策略在聚類算法中的研究與應用

發(fā)布時間:2025-02-08 20:30
  隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和信息時代的到來,各行各業(yè)產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù),如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出對人們有用的信息變得尤為重要。聚類分析技術(shù)是一種無監(jiān)督學習方法,也是數(shù)據(jù)挖掘中常用的分析方法之一,F(xiàn)有的群體智能的自適應聚類算法存在尋優(yōu)能力弱、聚類密集性以及聚類綜合質(zhì)量不高、普適性不強的缺陷。針對以上問題,本文提出了一種基于傳粉策略的自適應聚類算法。此外,針對傳統(tǒng)的選址算法存在需要指定聚類簇的個數(shù)以及參數(shù)較敏感的不足,提出了一種基于傳粉啟發(fā)聚類的商戶選址方法。基于傳粉策略的自適應聚類算法是受到自然界傳粉昆蟲與植物交互過程的啟發(fā)而提出的一種生物啟發(fā)式聚類算法,該算法不同于以往的群體智能算法,它不但避免了計算資源的浪費,還提高了運行效率。此外,算法中提出了兩種位置更新策略使得數(shù)據(jù)點快速更新到適應度更高的位置,一方面,增強了算法的尋優(yōu)能力,另一方面,提高了聚類密集性以及聚類綜合質(zhì)量。其中,在局部位置更新策略中,引入拉普拉斯特征映射算法中的熱核函數(shù)以及鄰接權(quán)值的應用,并結(jié)合均值偏移算法,不斷更新數(shù)據(jù)點在二維網(wǎng)格中的位置,進一步增強了算法的適應性,使其適用于多種數(shù)據(jù)集。除此之外,在測試數(shù)據(jù)集驗證了本文提出算法的有效性...

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1聚類過程

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圖2.2基于劃分算法的流程圖

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圖2.3層次算法原理

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重慶郵電大學碩士學位論文第2章聚類概述13步驟完成后,就不能對其修改更正。圖2.3層次算法原理2.2.5其他的聚類算法除了上述的聚類算法之外,還有基于的圖論的聚類方法,基于模型的方法(model-basedmethods);诘膱D論的聚類方法,側(cè)重對最小處理單元數(shù)據(jù)之間進行的相....


圖3.1蜜蜂授粉者的傳粉過程

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本文編號:4031946

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