【摘 要】
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聚类算法是数据挖掘、模式识别等方向的重要研究内容之一,被广泛应用于各个行业的数据分析和处理。多年来,研究学者针对不同应用需求,提出了各种聚类算法,这些算法各有长处,
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聚类算法是数据挖掘、模式识别等方向的重要研究内容之一,被广泛应用于各个行业的数据分析和处理。多年来,研究学者针对不同应用需求,提出了各种聚类算法,这些算法各有长处,也各有其局限性。论文的主要任务是研究K-Means,PAM,DBSCAN这三个常用算法,针对各自缺陷提出改进方案,并利用多个数据集对改进前后算法进行测试对比,评价改进效果。论文完成的主要工作包括以下几个方面:论文研究并实现了K-Means聚类算法的改进方法,针对K-Means聚类算法的分类效果不稳定,对初始中心点的依赖性高的缺陷,设计实现了基于最小生成树的K-Means改进算法,构建最小生成树并剪断距离最大的6)-1个枝后,计算得到的6)个簇的中心点作为K-Means聚类的初始中心点。经实验验证,算法稳定性有了较大提高;论文研究并实现了PAM聚类算法的改进方法,针对PAM算法在遍历整个数据集,交换中心点和重新计算距离上造成的时间复杂度过高的缺点,设计实现了一个存储最近距离的PAM改进算法。通过存储每个非中心点的最近距离简化更新聚类的过程,经实验验证,改进后的算法在同一数据集上速度明显快于PAM算法;论文研究并实现了DBSCAN聚类算法的改进方法,针对DBSCAN算法在多种密度分布的数据集上分类能力较差的缺点,设计实现了多参数和合并邻近簇的改进算法。在VDBSCAN聚类结果的基础上,对距离较小的簇进行合并。经实验验证,改进后的DBSCAN算法既保持了对不同密度分布的簇的识别能力,又提高了准确率。论文研究并改进了K-Means聚类算法在硬件上的实现,实验首先通过软硬件协作实现了K-Means算法,经实验验证,改进后的算法在速度提高的同时,对资源的占用也大幅提升。之后,实验针对K-Means算法在距离计算上消耗过多的时间,采用了基于6)-(9树的聚类算法来减少距离计算的次数。实验对算法中硬件无法支持的部分进行了改写和调整,并依据硬件特性进行优化。经实验验证,改进方法能够有效提高算法运行速度,同时避免了资源占有过高的问题。
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