【摘 要】
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实际生活中收集到的数据往往具有不精确性、模糊性、稀疏性以及标签不足等质量问题,而这些将导致从数据中获取知识的不确性问题更加显著。软计算作为一种新兴的计算机技术,是一种能够较好的处理不确定性问题的方法。在算法模型中引入软计算,能为我们在处理近似模型或复杂度很高的现实问题时提供更好的解决方案,得到适应性和鲁棒性更高的结果。本文主要利用软计算的方法针对无标签数据和标签不足的数据展开研究。聚类分析是对无标
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实际生活中收集到的数据往往具有不精确性、模糊性、稀疏性以及标签不足等质量问题,而这些将导致从数据中获取知识的不确性问题更加显著。软计算作为一种新兴的计算机技术,是一种能够较好的处理不确定性问题的方法。在算法模型中引入软计算,能为我们在处理近似模型或复杂度很高的现实问题时提供更好的解决方案,得到适应性和鲁棒性更高的结果。本文主要利用软计算的方法针对无标签数据和标签不足的数据展开研究。聚类分析是对无标签数据进行建模学习的常用方法,而迁移学习则可以通过充分利用源域数据来解决目标域数据标签不足的问题,通过引入软计算的方法,我们针对无标签数据提出了一种新的极大熵模糊聚类算法,同时对标签不足的数据提出了一种基于软实例迁移的异常检测分析方法。本文的主要内容和贡献包括以下两个方面。（1）本文提出了基于Hilbert-Schmidt独立性准则的极大熵聚类算法。首先,基于极大熵算法展开研究,原始极大熵聚类算法是软计算在聚类领域的典型应用,旨在对每一个聚类簇内的距离进行优化,每一个对象都被分到与之距离最近的簇中心,即极大熵聚类算法的优化目标是使同一个聚类簇中的对象相似程度尽可能高。然而,这种优化方法存在一些不足,比如没有考虑不同聚类簇之间的依赖性问题。因此,本文引入Hilbert-Schmidt独立性准则来解决这个问题,在进行算法迭代的过程中,对簇内距离和簇间距离同时进行优化,以确保同一聚类簇内部的依赖性和不同聚类簇之间的独立性。基于此,本文构建了新的目标函数,并使用交替最小化优化策略对目标函数进行求解,给出了一种新的聚类算法。在实验中,选用了9个常用的实验数据集测试改进后的算法的性能,并将实验结果与传统聚类算法的结果相比较,验证了改进后的极大熵聚类算法的聚类质量优于传统聚类算法。最后,本文还对改进后的极大熵聚类算法进行了收敛性和参数敏感性分析,证明了算法能够快速收敛。（2）本文提出了基于软实例迁移的异常检测分析算法。在研究聚类算法的同时我们发现,数据集中异常点的存在会极大地影响聚类效果,且现实数据集大都没有异常标签,而迁移学习是解决数据集缺乏可靠数据标签的重要思路和方法。为了解决异常检测分析中数据集缺乏可靠标签的问题,本文将软计算思想与基于实例的迁移学习相结合,提出了软实例迁移算法,该算法通过对目标域数据打上伪标签,并与源域数据同时进行训练,得到迁移结果,然后将迁移后的数据应用到异常检测分析中。在实验中,我们通过对信用卡欺诈数据集进行检测分析,验证了结合软实例迁移学习的异常检测算法性能优于传统的异常检测算法。
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