【摘 要】
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数据可视化技术是在大型数据库的应用中提出的新的数据分析与处理技术,已成为数据挖掘领域研究的热点。利用可视化技术能够更清晰的观察数据集的分布结构,了解数据之间的相互
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数据可视化技术是在大型数据库的应用中提出的新的数据分析与处理技术,已成为数据挖掘领域研究的热点。利用可视化技术能够更清晰的观察数据集的分布结构,了解数据之间的相互关系,使用户加深对数据含义的理解,加快获取知识的速度。聚类分析作为数据可视化的基础,其目的是在无监督情况下帮助人们更好的理解和观察数据的自然分组或构造,识别数据的内在结构。本文以聚类分析为基础,对基于网格的聚类算法、聚类有效性指标以及聚类结果可视化三个方面,做了研究和分析。本文的主要贡献如下:(1)为了克服现有基于网格聚类算法参数敏感的缺点,提出了一种新的可以自动确定参数的基于网格的聚类算法。引入顶点比对思想到密集格的合并过程中,降低了传统的基于距离的合并方法的计算复杂度,并利用统计直方图和不同连接强度下网格的连接图形象化描述聚类结果。(2)基于网格算法对数据压缩的理论,提出了一种新的基于网格的OPTICS聚类算法,有效解决了OPTICS算法计算复杂度高、运算速度慢的问题。实验分析了算法处理各种数据集的有效性和鲁棒性。(3)提出了一种新的基于二阶差分的聚类有效性指标。应用类内离差的二阶差分代替经典聚类有效性指标Gap统计中零分布的参考数据集,改进了原来指标的实现方式,提高了指标的稳定性,并能够适应多种分布的数据集。并且,由于不需要确定合适的零分布参考集,从而节省了运行时间。(4)定义了一种新的基于网格算法的距离测度,来代替欧式距离(或其他距离)。利用新的距离测度计算两个聚类间的不相似性指标d(Ci,Cj),并以二阶差分为基础,改进了两个经典的聚类有效性指标,实验证明了新指标的有效性和稳定性。
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