【摘 要】
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自动聚类的过程简化了数据挖掘内部规律的模型,进而可以针对未知的海量无标签数据进行有效分类,便于人类进行合理的数据资源开发利用。聚类分析是十分重要的数据预处理工作,大数据时代下各领域的数据计算需求逐渐变高,现有部分方法已无法有效处理大容量、高维度数据,需要更精确的自动聚类方法改善数据挖掘能力。K-Means算法是一种运行稳定、简单高效且聚类性能优秀的方法,其在医学、管理、生物学等领域中具有稳定的应用
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自动聚类的过程简化了数据挖掘内部规律的模型,进而可以针对未知的海量无标签数据进行有效分类,便于人类进行合理的数据资源开发利用。聚类分析是十分重要的数据预处理工作,大数据时代下各领域的数据计算需求逐渐变高,现有部分方法已无法有效处理大容量、高维度数据,需要更精确的自动聚类方法改善数据挖掘能力。K-Means算法是一种运行稳定、简单高效且聚类性能优秀的方法,其在医学、管理、生物学等领域中具有稳定的应用基础,但受算法自身的因素以及数据结构类型等的影响,常常在某些数据聚类分析效果中表现不佳。秃鹰搜索优化（bald eagle search,BES）算法是一种新颖的启发式群智能优化算法,该算法具有良好的全局空间搜索能力,能够有效地解决各类复杂数值计算问题,但也存在寻优速度慢、收敛陷入局部最优的缺点。因此本文分别对BES算法与传统K-Means算法进行改进研究,并将其应用于K-Means的动态子集聚类分析中,改善传统数据聚类分析的性能。全文主要研究内容如下:1)针对标准BES算法的自身存在局部搜索能力弱,优化某类特定问题时求解能力低,后期收敛速度慢等,本文通过引入混沌初始化策略、莱维飞行策略、模拟退火机制以及光的折射学习策略加以改进,综合提升算法计算求解精度与收敛能力。采取CEC2005标准函数测试改进秃鹰搜索优化（improved bald eagle search,IBES）算法的可行性及有效性,提升了原算法的搜索寻优能力。2)针对传统K-Means算法自动聚类过程的簇群中心受离群值影响较大,聚类效果受限于数据形状与结构以及欧式距离度量性能不良。本文采取自适应Tukey法则、特征选择的核K-Means及角度差均方根误差值的相似性距离度量加以改进研究,提出改进K-Means（improved K-Means,IK-Means）聚类方法,采取UCI数据集进行聚类分析实验,综合测试IK-Means算法的有效性与可行性,聚类效果得以改善。3)针对初始聚类中心选取不佳影响聚类分析的效果,本文提出将IBES用于优化IK-Means初始聚类中心位置更新的方法。通过UCI数据库的16个经典数据集以及2个人工数据集进行仿真测试,采取分类准确率、轮廓系数、运行时间、F1值及适应度值（均值、标准差）综合评价算法性能,验证了算法在聚类分析时的优越性与有效性。4)将本文提出的秃鹰搜索优化K-Means算法用于现实肝细胞癌数据集的聚类分析中,实验结果表明本文算法分类准确率可达86.18%,较其他方法聚类时具有更准确的分类效果,进一步证实了本文算法在实际应用问题中的有效性。
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