【摘 要】
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当前各式各类的统计结果和科研记录的内容大量出现,数据量不断地提升。如何在这种大数据的背景之下,有效地针对不同类型数据进行分析和研究,从海量的数据中提取有用的知识成为时代当务之急的问题。数据挖掘就是顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。聚类就是观察分析各种抽象对象,或者是各种实际对象的规律和特征,并将其中具有一些相似性的目标进行分类分析,目前已逐渐成为一种非常有效的数据挖掘分析方法。然而现有的
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当前各式各类的统计结果和科研记录的内容大量出现,数据量不断地提升。如何在这种大数据的背景之下,有效地针对不同类型数据进行分析和研究,从海量的数据中提取有用的知识成为时代当务之急的问题。数据挖掘就是顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。聚类就是观察分析各种抽象对象,或者是各种实际对象的规律和特征,并将其中具有一些相似性的目标进行分类分析,目前已逐渐成为一种非常有效的数据挖掘分析方法。然而现有的聚类算法存在很多问题:基于划分的K-means聚类算法,处理效率较高,但无法妥善处理非球状数据类型;基于层次的聚类算法,通过层次化的形式处理非球状数据,但是整体处理效率一般;而基于密度的聚类算法计算复杂度太高,处理效率较差。如何以较高效率处理包括轮廓数据类型等的非球状数据,依旧是数据挖掘领域的一个重要问题。本文在处理效率较高的K-means算法的基础上进行改进,优化其初始中心点的选取,提高初始中心点选取的质量,设计了一种面向轮廓数据的K-means聚类优化算法,以解决其在轮廓数据类型等的非球状数据上处理困难的问题。改进算法优先从端点开始对数据进行处理,设置参数以半密度方式获取初始聚类中心点集,并最终得到初始聚类中心,之后调用K-means算法完成聚类分析,提高了划分聚类处理非球状数据的能力。本文通过在人工数据集上的进行对比分析,并且在多种不同维度和不同数据量的真实数据集上进行对比测试分析,验证算法的有效性和可行性。通过实验分析表明,改进算法可以较好地处理轮廓数据,并且效率较高,整体上改进了原算法处理数据类型的种类和处理效率。
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