IB聚类算法关键问题研究

发布时间：2017-11-19 12:33

  本文关键词：IB聚类算法关键问题研究

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【摘要】：随着网络和多媒体的蓬勃发展,人们收集到的数据日益增多,数据量的庞大以及数据类型的复杂使得人们更加倾向于通过机器学习的方式代替人工对海量数据进行处理。聚类是模式识别和数据挖掘中广为使用的数据分析手段。聚类算法主要的贡献领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、金融以及市场营销等。现今,聚类算法的发明与改进已然成为一个非常活跃的研究课题。传统的聚类算法如模糊C均值(FCM)等存在若干问题,如对初始值敏感和易陷入局部极小值等。IB(Information Based)聚类算法的提出,很大程度上缓解了这些缺陷。该算法从信息理论角度形式化聚类问题,避免了类原型的定义,从而可以更好的适应不同形状的数据集。该算法的设计思想与聚类的传统定义一致,同时从信息论角度考虑了聚类应该实现对数据的压缩,因此算法可以实现在不需要预先指定类的表达方式的同时自动寻找数据间的非线性关系,同时也能在一定程度上缓解算法初始化对最终聚类结果的影响。IB聚类算法作为一个应用广泛的聚类算法,其收敛速率是影响其应用效果的直接因素,因此对于算法在不同数据集上的收敛速率的判断至关重要。然而,目前对与聚类算法的收敛性质一直缺乏一个可靠的判断方法。本文根据Jacobian矩阵在固定点的线性逼近原理,提出一种判断IB聚类算法收敛性质以及收敛速率的方法,并进行理论证明和实验验证。本文提出的判断聚类算法目标函数在收敛点的收敛情况的方法,可以在理论上给出算法参数选择的合理化建议。本文进行IB聚类算法的参数对收敛速率的影响的分析,并给出在实际数据集中算法参数的选取建议。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1203591