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《合肥工业大学》 2010年
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基于层次聚类的模糊聚类算法的研究

李玲玲  
【摘要】: 数据挖掘是目前信息处理和数据库技术领域的前沿研究课题,被公认为最具发展前景的关键技术之一。聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,是一种用于数据划分或分组处理的重要手段。聚类的应用非常广泛,在商务、市场分析、生物学、WEB文档分类等领域中都得到了充分的应用。常用的聚类分析方法有划分聚类方法、层次聚类方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法、基于模型的方法等。这些方法所涉及的领域几乎遍及人工智能科学的方方面面,而且在特定的领域中,取得了良好的效果。 首先,本文对数据挖掘中的聚类技术进行了分析和讨论,总结了聚类算法的分类,系统介绍了各类聚类算法的原理、优缺点及关键技术。然后,针对FCM算法的对初始值敏感,以及目标函数没考虑类间距离的缺点,提出了一种基于层次聚类的模糊聚类算法(HFCM)。该算法采用凝聚的层次聚类方法,快速地发现高度聚集的数据区域,并对这些高密度区域进一步进行分析与合并,通过评估函数的评估,找到最优的聚类方案。最后,分别用人造数据和真实数据进行实验验证,结果表明,该算法具有较高的分类精确度和较高的排除噪声的能力。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP311.13

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【引证文献】
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1 麦玮斌;智能电网下肇庆市电力需求侧管理研究[D];华南理工大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
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9 杨纪军;朱培栋;;关联规则挖掘技术在蜜罐系统中的应用[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
10 朱攀;陈跃新;;Apriori算法在参保人信用度评价中的应用[A];2009年研究生学术交流会通信与信息技术论文集[C];2009年
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2 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
3 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
4 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
5 张开广;郑州地区仰韶文化遗址空间模式研究[D];解放军信息工程大学;2010年
6 杨剑锋;适合并行的无干预文档聚类算法研究[D];武汉大学;2010年
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9 张翔;文本挖掘技术研究及其在综合风险信息网络中的应用[D];西北大学;2011年
10 何映思;模糊推理方法及模糊逻辑形式系统研究[D];西南大学;2011年
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1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
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3 蔡浩;基于Web使用挖掘的协同过滤推荐算法研究[D];浙江理工大学;2010年
4 李翠;基于车辆自动识别的智能计重监控系统的研究与设计[D];郑州大学;2010年
5 刘春燕;教学网络DIDS数据分析方法的研究与改进[D];郑州大学;2010年
6 王林吉;基于CIELAB均匀颜色空间和聚类算法的混纺测色研究[D];浙江理工大学;2010年
7 史文财;省级政务网安全检测系统的设计与实现[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 尹丽玲;基于人工免疫算法的Web文本挖掘研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 李晓光;数据挖掘技术在高校招生和教务管理中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 姜雪飞;基于SNMP的网络安全态势可视化技术[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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2 静恩波;;智能电网AMI中的智能电表系统设计[J];电测与仪表;2010年S2期
3 吴琦;徐阳;吴巍;钱进;;基于3G的智能电表远程监测系统的研究[J];电测与仪表;2011年08期
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5 赵晓丽,张素芳;国内外电力需求侧管理措施对比研究[J];电力需求侧管理;2005年05期
6 全生明;卢键明;谢传胜;曾鸣;田廓;;需求侧响应机制的国际经验及对我国的启示[J];电力需求侧管理;2009年02期
7 田中华;;广东省电力需求侧管理政策及实施效果[J];电力需求侧管理;2010年03期
8 丁宇;;省级电网公司促进用户侧节能减排的思路分析[J];电力需求侧管理;2011年03期
9 丁宁,吴军基,邹云;基于DSM的峰谷时段划分及分时电价研究[J];电力系统自动化;2001年23期
10 张钦;王锡凡;王建学;刘林;傅旭;曾勇红;;丰枯季节电价决策模型分析[J];电力系统自动化;2007年24期
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1 李金超;基于节能调度与需求侧管理的电力优化运营研究[D];华北电力大学(北京);2009年
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1 乔慧婷;基于密度聚类的峰谷时段划分方法研究[D];华北电力大学(北京);2011年
2 刘菁菁;基于因素分析法的峰谷时段划分的研究[D];河北工业大学;2006年
3 吴明燕;重庆市电力需求侧管理研究[D];重庆大学;2006年
4 许毅蒙;湖南省峰谷电价定价和政策研究[D];湖南大学;2006年
5 魏鲁鸿;基于电力需求侧管理的电价决策模型及管理策略[D];山东大学;2007年
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1 李钰;苏育挺;;基于Android平台的行人检测系统[J];电子测量技术;2012年12期
【二级参考文献】
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8 孙迎;;医院信息的数据挖掘与方法研究[A];中华医学会第十次全国医学信息学术会议论文汇编[C];2004年
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