聚类算法及其应用研究

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1、上海交通大学硕士学位论文聚类算法及其应用研究姓名：何虎翼申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：姚莉秀20070101上海交通大学硕士学位论文摘要(3)针对具体的目标识别问题。首先对几个具有一定分类特性的特征进行了简单的融合；接着在本文提出的子空间聚类算法基础上，采用基于竞争的修剪方式得到了新的易于区分的特征；最后用确定的类别参数代替聚类有效性指标作为投票法的类融合停止准则，建立了分类器的多中心表达模型，并结合两级纠错训练模式设计了合理有效的识别分类器，在分类测试中取得了较好的效果。本文的贡献和创新主要体现在上述两个算法的改进和应用上：(1)完成

2、了自动聚类算法，其创新点体现在：一，结合多种方法较好的解决了传统聚类算法遇到的问题；二，改进了传统的k-means算法使之适应在压缩数据上进行聚类操作；三，对投票法进行了加权处理以适应压缩数据。(2)针对高维数据的聚类问题提出了从稀疏区域着手的基于密度和网格的子空间聚类算法，创新点体现在：一，提出了基于竞争的修剪方式；二，提出了一种形式化的“投影寻踪”搜索策略来得到合适子空间并生成类。(3)将子空间聚类算法中基于竞争的修剪方式运用到目标识别中，生成了易于区分的综合了纹理特征及不变性特征的新特征；提出了分类器的多中心表达方法；提出了两级纠错的分类器训练模式。在

3、目标识别应用中表现出了很好的稳健性。关键词：聚类，数值归约，投票法，子空间，目标识别，模式分类II上海交通大学硕士学位论文AbstractSTUDYONCLUSTERINGALGORITHMANDIT’SAPPLICATIONSABSTRACTWiththerapiddevelopmentofdatacollectionandstoragetechnologyrecently,lotsofapplicationfieldsaccumulatedlargeamountofdata.Dataminingtechnology,combiningwithdataba

4、se,statisticsandmachinelearningmethods,isutilizedtofindthevaluableknowledgeandrulesfromthesedata.Clusteringanalysistechnologyistheclassicalpartindataminingandisanimportanttoolinmanyresearchareas.Basedonsurveyofrelativepapersandfurtherstudyofclusteringalgorithm,thefollowingworkhasbe

5、endoneinclusteringimprovementandapplication.1)Anautomatedclusteringalgorithmisproposedtoavoidthedisadvantagesofclassicalclusteringalgorithm,suchasshapedependence,reasonablyselectionofclassparametersandsensitivitytonoise.Theproposedalgorithmmakesuseofdatareduction，improvedK-meansIII

6、上海交通大学硕士学位论文Abstractalgorithmbasedoncompresseddata,validationofRMSSTD&RSandweightedvotingalgorithm.2)Theconventionaldensity-basedalgorithmandCLIQUEsubspaceclusteringalgorithmstartwithfindingthedenseregiontosolveclusteringproblems.Whiletheproposedmethodstartswiththesparseregionandus

7、escompetition-basedpruneandthesearchingstrategywhichisformedprojectedpursuittogetsuitablesubspaceandclass.Theexperimentresultsshowtheefficiencyofcomputingcomplexity,accuracyofthealgorithmandrobusttoinputparameters.3)Theproposedalgorithmaimstothespecificobjectrecognitionproblem.Afte

8、rsimplefusionofseveralfeat