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《武汉理工大学》 2003年
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数据挖掘中聚类分析的研究

郭军华  
【摘要】: 数据挖掘是一门新兴的技术,它以数据库技术作为基础,把逻辑学、统计学、机器学习、模糊学、可视化计算等多门学科的成果综合在一起,进行如何从数据库中得到有用信息的研究。数据挖掘技术得到了人们的普遍关注和广泛兴趣。聚类分析在数据挖掘研究中占有重要的位置。所谓聚类,是将一个数据单位的集合(数据源)分割成几个称为类或类别的子集,每个类内的对象之间是相似的,但不同类的对象间区别相对较大。聚类分析是根据事物本身的特性研究对被聚类对象进行类别划分的方法。聚类分析依据的原则是使同一类中的对象具有尽可能大的相似性,而不同类中的对象具有尽可能大的差异性;而聚类分析通常是在没有先验知识支持的前提下进行的。聚类分析要解决的就是如何在没有先验知识的前提下,实现满足这种要求的类的聚合。 正是由于聚类分析的重要性和特殊性,近年来在该领域的研究取得了长足的发展,涌现出了许多聚类分析的方法,如划分聚类方法(Partitioning Method)、层次聚类方法(Hierarchical Method)、基于密度(Density—Based)的聚类方法、基于网格(Grid—Based)的聚类方法、基于模型(Model—Based)的聚类方法等等。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、特定的情形下取得了良好的效果。但是当处理数据为大数据量、具有复杂数据类型的数据集合时,则仍存在若干尚未解决的问题。 一个数据库中的数据一般不可能都符合分类预测或聚类分析所获得的模型。那些不符合大多数数据对象所构成的规律(模型)的数据对象就被称为异类(outlier)。以前许多数据挖掘方法都在正式进行数据挖掘之前就将这些异类作为噪声或意外而将其排除在数据挖掘的分析处理范围之外。但在一 些应用场合,如各种商业欺诈行为的自动检测,小概率发生的事件(数据) 往往比经常发生的事件(数据)更有挖掘价值。对异类数据的分析处理通常就 称为异类挖掘。 传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分到某 个类中,具有非此即彼的性质,因此这种分类的类别界限是分明的。而实际 上大多数对象并没有严格的属性,它们在性态和类属方面存在着中介性,适 合进行软划分。由于模糊聚类得到了样本属于各个类别的不确定性程度,表 达了样本类属的中介性,即建立起了样本对于类别的不确定性的描述,能更 客观地反映现实世界,从而成为聚类分析研究的主流。然而由于一般模糊聚 类方法不适用于大数据量情况,难以满足实时性要求高的场合,因此其实际 的应用不够广泛,故在该方面的研究也就逐步减少了。实际中受到普遍欢迎 的是基于目标函数的方法,该方法设计简单、解决问题的范围广,最终还可 以转化为优化问题而借助经典数学的非线性规划理论求解,并易于计算机实 现。因此,随着计算机的应用和发展,该类方法成为聚类研究的热点。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 侯树展;孙小端;贺玉龙;;高速公路运行速度分析中的车型分类技术研究[J];北京工业大学学报;2012年06期
2 石云平;;基于聚类K-means算法的初值依赖性研究[J];计算机与信息技术;2008年06期
3 杨培颖;王大玲;于戈;陈冬玲;;面向层次类型变量的相异度量及其聚类分析[J];计算机科学;2007年10期
4 李明华;刘全;刘忠;郗连霞;;数据挖掘中聚类算法的新发展[J];计算机应用研究;2008年01期
5 田沛;温兴贤;;热工过程建模中的数据处理方法研究[J];计算机仿真;2013年08期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张艳丽;基于综合度量的划分聚类研究[D];安徽大学;2011年
2 王美玲;基于彩色图像处理的示温漆温度识别系统[D];南京航空航天大学;2009年
3 甄晓敏;改进K均值算法在数据挖掘中的研究应用[D];河北工业大学;2011年
4 李鹏;自然条件下基于颜色聚类的死钩检测系统研究[D];燕山大学;2012年
5 何志斌;校园智能卡管理系统的设计与实现[D];电子科技大学;2011年
6 金效行;决策树算法在网站服务器日志分析中的应用[D];复旦大学;2011年
7 刘路登;数据挖掘技术在电力同业对标中的应用[D];华北电力大学(北京);2006年
8 叶海军;模糊聚类分析技术及其应用研究[D];合肥工业大学;2006年
9 周东华;数据挖掘中聚类分析的研究与应用[D];天津大学;2006年
10 夏洁;基于免疫算法的混合智能系统在异常检测中的应用研究[D];中南大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张红云,石阳,马垣;数据挖掘中聚类算法比较研究[J];鞍山钢铁学院学报;2001年05期
2 杨洪泉,高莉,李成名,何晶;基于模糊聚类分析的1∶25万地形图数据挖掘[J];测绘通报;2003年02期
3 行小帅,焦李成;数据挖掘的聚类方法[J];电路与系统学报;2003年01期
4 李良,陈钢;数据挖掘技术——模糊聚类分析在客户关系管理中的应用研究[J];工业控制计算机;2003年08期
5 邵红全,赵茜;基于统计分析技术的属性数据挖掘[J];河北省科学院学报;2002年01期
6 吕安民,李成名,林宗坚,王家耀;基于统计归纳学习的GIS属性数据挖掘[J];测绘学院学报;2001年04期
7 罗可,蔡碧野,吴一帆,谢中科,张丽;数据挖掘中聚类的研究[J];计算机工程与应用;2003年20期
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10 叶飞跃;数据挖掘过程中的模糊聚类方法[J];计算机与现代化;2003年09期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈键;;浅析常用聚类分析算法[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2007年01期
2 朱六璋;;浅析电网运行调度决策支持系统的应用[J];安徽电力;2005年02期
3 王永梅;胡学钢;;决策树中ID3算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年03期
4 徐国华,马众模,黄世祥,雷能忠;基于GIS的巢湖流域水环境综合治理决策支持系统研究[J];安徽地质;2001年04期
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6 贾泽露;;基于GIS与SDM集成的农用地定级专家系统[J];安徽农业科学;2008年14期
7 王兴旺;金宝华;;基于WEB的桃树病虫害决策支持系统设计与实现[J];安徽农业科学;2010年12期
8 蔡丽艳;冯宪彬;丁蕊;;基于决策树的农户小额贷款信用评估模型研究[J];安徽农业科学;2011年02期
9 赵静娴;;基于决策树的食品安全评估研究[J];安徽农业科学;2011年32期
10 王斌;;基于聚类的决策树在玉米种质筛选中的应用[J];安徽农业科学;2011年33期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 ;Learning Algorithm of Decision Tree Generation for Continuous-valued Attribute[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 王琦;;基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
4 刘怡君;唐锡晋;顾基发;;专家会商的方法支持与工具应用[A];经济全球化与系统工程——中国系统工程学会第16届学术年会论文集[C];2010年
5 叶远波;;故障后配网系统网络重构的研究[A];华东六省一市电机(电力)工程学会输配电技术研讨会2004年年会论文集[C];2004年
6 叶远波;;故障后配网系统网络重构的研究[A];安徽省电机工程学会优秀学术论文集(2002-2003)[C];2005年
7 鲁松;;英文介词短语归并歧义的RMBL分类器消解[A];2005年信息与通信领域博士后学术会议论文集[C];2005年
8 刘海霞;钟晓妮;周燕荣;田考聪;;决策树在居民就诊卫生服务利用影响因素研究中的应用[A];重庆市预防医学会2010年论文集[C];2011年
9 汪云亮;吕久明;刘孝刚;;基于信息熵的辐射源属性分类方法[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(上)[C];2006年
10 叶中行;陆青;余敏杰;;计算智能在银行信贷信用分类中的应用[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集(下册)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴启涛;城市抗震防灾规划空间决策支持系统研究[D];中国海洋大学;2010年
2 刘文全;基于GIS的海上石油平台溢油应急决策支持系统结构与应用研究[D];中国海洋大学;2010年
3 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
4 谭林;基于动力指纹的结构损伤识别可靠度方法研究[D];华南理工大学;2010年
5 吴少智;时间序列数据挖掘在生物医学中的应用研究[D];电子科技大学;2010年
6 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
7 徐河杭;面向PLM的数据挖掘技术和应用研究[D];浙江大学;2010年
8 朱佳俊;不确定可拓群决策优化方法及应用[D];东华大学;2010年
9 曾献辉;服饰智能适配系统的研究与应用[D];东华大学;2010年
10 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
2 徐洪伟;数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 曹振兴;适应概念漂移的数据流分类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 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
5 秦园;基于SPOT5的土地信息提取技术研究[D];大连理工大学;2010年
6 李艳萍;基于自主学习的移动机器人质心偏移控制策略[D];大连理工大学;2010年
7 李仁良;决策树算法在临床诊断中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
8 郑陶;基于平面向量的决策树算法在高考志愿选择系统中的应用[D];辽宁工程技术大学;2010年
9 李丹丹;基于权重设计的聚类融合算法研究及应用[D];辽宁工程技术大学;2009年
10 孙怡哲;一种改进的决策树算法研究与应用[D];辽宁工程技术大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵姝,张燕平,张铃,张媛,陈传明;覆盖聚类算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年02期
2 张红云,石阳,马垣;数据挖掘中聚类算法比较研究[J];鞍山钢铁学院学报;2001年05期
3 李翠霞,于剑;一种模糊聚类算法归类的研究[J];北京交通大学学报;2005年02期
4 程乾生;属性识别理论模型及其应用[J];北京大学学报(自然科学版);1997年01期
5 侯冠华;史萍;;视频分割与场景聚类算法研究[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2006年02期
6 赵艳厂,谢帆,宋俊德;一种新的聚类算法:等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2002年02期
7 赵志诚;蔡安妮;;图像颜色矢量量化算法[J];北京邮电大学学报;2007年05期
8 王立伟;;数据挖掘研究现状综述[J];图书与情报;2008年05期
9 汪培庄,李洪兴;fuzzy计算机的设计思想(Ⅰ)[J];北京师范大学学报(自然科学版);1995年02期
10 方健;李自品;彭辉;戴思初;吴晓文;;基于主成分分析法的BP神经网络的应用[J];变压器;2011年01期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 韩智广;吴玲达;徐建军;栾希道;;一种新的用于视频检索的语义索引[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨婷婷;基于数据的电站节能优化控制研究[D];华北电力大学(北京);2010年
2 肖永良;基于内容的视频检索关键技术研究[D];中南大学;2010年
3 高赞;基于内容的视频分析关键技术[D];北京邮电大学;2011年
4 冯红伟;数据挖掘技术的研究及应用[D];西北工业大学;2002年
5 朱宏;异常观测数据处理及不确定大系统的鲁棒镇定[D];四川大学;2003年
6 潘志松;基于神经网络的入侵检测研究[D];南京航空航天大学;2003年
7 王莉;数据挖掘中聚类方法的研究[D];天津大学;2004年
8 李秋丹;数据挖掘相关算法的研究与平台实现[D];大连理工大学;2004年
9 周斌;基于BP神经网络的内燃机排放性能建模与应用研究[D];西南交通大学;2004年
10 王志华;基于模式识别的柴油机故障诊断技术研究[D];武汉理工大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蔡静颖;模糊c-均值算法的研究[D];辽宁师范大学;2010年
2 明巍;基于内容的视频检索中关键帧提取算法研究[D];武汉工业学院;2010年
3 聂明华;基于内容的县党政会议视频检索系统的实现[D];西安电子科技大学;2010年
4 王忠;基于内容的视频检索关键技术的研究与实现[D];西安电子科技大学;2009年
5 刘程伟;C型翻车机结构及载荷分析[D];大连海事大学;2011年
6 赵文霞;基于相关反馈的图像检索技术研究[D];中北大学;2011年
7 郝庆福;火电厂锅炉燃烧优化方法分析与研究[D];华北电力大学;2011年
8 张勇;基于合作目标的无人机位姿估计算法研究[D];南京航空航天大学;2010年
9 赵颖川;基于SVM的视频检索系统的研究和实现[D];浙江工业大学;2010年
10 高芙蓉;基于SVM的视频语义提取和相关反馈的研究[D];浙江工业大学;2010年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陶小红;;Web数据挖掘在智能选课系统中的应用研究[J];办公自动化;2010年02期
2 熊伟;丁全心;陈宗基;周锐;;基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法[J];北京航空航天大学学报;2008年02期
3 董丽娟;;基于知识地图的我国公共图书馆与高校图书馆对比研究[J];图书与情报;2011年03期
4 王巧云;;基于模糊聚类分析的学生考核模型研究[J];长江大学学报(自然科学版);2011年08期
5 郝丽丽;薛禹胜;K.P.WONG;徐泰山;;关于电力系统动态仿真有效性的评述[J];电力系统自动化;2010年10期
6 王安志;李明东;李超;;各种聚类算法及改进算法的研究[J];电脑知识与技术;2008年25期
7 龙草芳;辛玲;;数据挖掘与统计方法[J];电脑知识与技术;2010年28期
8 彭陶;王建冬;孙慧明;;基于关键词共现网络的我国图情领域近三十年学科发展脉络分析[J];大学图书馆学报;2012年02期
9 刘艳玲;;数据挖掘在个性化网络学习中的应用[J];福建电脑;2009年12期
10 林治;;聚类分析在学生成绩管理中的应用探析[J];福建电脑;2009年12期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 张勇;彭怡;李君;石勇;;基于多目标决策的聚类算法有效性评价[A];第六届(2011)中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 吕青;思维进化和支持向量机理论及其在炼焦配煤优化中的应用研究[D];太原理工大学;2011年
2 陈进杰;城市轨道交通项目广义全寿命周期成本理论与应用研究[D];北京交通大学;2011年
3 李向伟;压缩域视频检索与挖掘关键技术研究[D];兰州理工大学;2010年
4 朱长征;国际陆港作用机理与布局规划理论研究[D];长安大学;2010年
5 彭光金;小样本工程造价数据的智能学习方法及其在输变电工程中的应用研究[D];重庆大学;2010年
6 邓慧琼;电网连锁故障预测分析方法及其应用研究[D];华北电力大学(北京);2007年
7 徐峰;互联网宏观拓扑结构中社团特征演化分析及应用[D];东北大学;2009年
8 刘颖;印刷电路板生产线调度优化研究[D];大连海事大学;2012年
9 刘洪波;基于人—车—环境识别的自适应档位决策方法研究[D];吉林大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周斌;复杂网络的社团结构挖掘及应用研究[D];广西师范学院;2010年
2 王宏云;基于数据挖掘的煤矿安全监测系统研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
3 刘琼;基于群体智能的聚类算法研究[D];长沙理工大学;2010年
4 李颖慧;聚类分析技术在中国移动客户消费模式中的应用研究[D];长春工业大学;2010年
5 程欣欣;心电信号QRS波检测与分类研究[D];华东理工大学;2011年
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7 和秀星;面向XBRL的财务报表聚类分析审计系统研究[D];电子科技大学;2010年
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9 刘琨;遗传算法在数据挖掘聚类分析中的应用研究[D];中南林业科技大学;2008年
10 李玲玲;基于K-means的企业基础信息挖掘模型的设计与应用[D];东北财经大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 丁小兵;;改进的聚类分析算法及其在我国高速公路事故预防中的应用[J];沿海企业与科技;2010年06期
2 朱强;;模糊聚类分析及其在数据挖掘中的应用[J];现代计算机;2007年04期
3 汤效琴,戴汝源;数据挖掘中聚类分析的技术方法[J];微计算机信息;2003年01期
4 尹鹏飞;张晓丹;;一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法[J];吉首大学学报(自然科学版);2009年06期
5 柴旭光;;基于层次迭代思想的聚类算法的研究[J];邢台职业技术学院学报;2011年01期
6 周晓刚;洪春勇;;蚁群聚类算法在客户分类中的应用[J];计算机与现代化;2007年05期
7 白瑞祥;李若岩;宋辉;;模糊C-均值聚类分析系统设计与实现[J];天津科技大学学报;2005年04期
8 张建萍;刘希玉;;聚类分析在儿童发育时期分析中的应用[J];信息技术与信息化;2005年06期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
6 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
7 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
8 刘剑;;基于数据挖掘聚类的节理统计分析方法[A];中国水力发电工程学会第四届地质及勘探专业委员会第一次学术交流会论文集[C];2008年
9 郭学军;陈晓云;;粗集方法在数据挖掘中的应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
10 徐慧;;基于Web的文献数据挖掘[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
7 刘寨华;基于临床数据分析的病毒性心肌炎证候演变规律研究[D];黑龙江中医药大学;2006年
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9 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
10 李旭升;贝叶斯网络分类模型研究及其在信用评估中的应用[D];西南交通大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郭军华;数据挖掘中聚类分析的研究[D];武汉理工大学;2003年
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3 王天真;基于神经网络的智能数据挖掘方法及应用研究[D];上海海事大学;2003年
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6 侯雪波;关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用[D];天津大学;2005年
7 武兆慧;基于遗传算法的聚类方法研究[D];山东师范大学;2006年
8 张兆中;WEB文本挖掘的聚类分析[D];山东科技大学;2005年
9 唐艺军;基于蚁群算法的数据挖掘应用研究[D];辽宁工程技术大学;2007年
10 罗贤缙;聚类分析在电力营销中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
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