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《基于點(diǎn)對稱距離的聚類算法及其應(yīng)用》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要聚類分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一種，也是非監(jiān)督模式識別的一個(gè)重要分支。它把一個(gè)沒有類別標(biāo)記的樣本集按某種準(zhǔn)則劃分成若干個(gè)子集，使相似的樣本盡可能歸為一類，而不相似的樣本盡量劃分到不同的類中。許多實(shí)際應(yīng)用中，可以將屬于同類的數(shù)據(jù)樣本作為一個(gè)整體來處理。目前，聚類分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分割、模式識別、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。聚類分析中，最基本的問題便是樣本間相似性的度量，經(jīng)典的聚類算法中，普遍采用歐氏距離作為相似性度量。這種相似性度量，對形狀為凸的數(shù)據(jù)集的聚類具有良好的性能。然而，對于一些具有點(diǎn)對稱性的，交叉的，重疊的數(shù)據(jù)集，
2、歐氏距離的效果較差。由于聚類問題的復(fù)雜性，對于這種問題，現(xiàn)在還沒有完全的解決辦法。針對具有中心對稱性形狀的數(shù)據(jù)的聚類問題，本文基于克隆選擇原理，提出三種改進(jìn)的基于點(diǎn)對稱距離的克隆選擇聚類算法。主要包括：(1)基于克隆選擇原理及點(diǎn)對稱距離提出了基于點(diǎn)對稱距離克隆選擇聚類算法(PointSymmetry-basedClonalSelectionClusteringAlgorithm，PSCSCA)。該算法不但利用克隆算子能將全局搜索和局部搜索有機(jī)結(jié)合的特性，而且通過在經(jīng)典的克隆選擇算法框架中，引入免疫疫苗算子實(shí)現(xiàn)了在線自
3、適應(yīng)動(dòng)態(tài)獲得先驗(yàn)知識和個(gè)體間的信息共享，提高算法多樣性和加快收斂速度。同時(shí)算法通過對基于點(diǎn)對稱距離的親合度函數(shù)的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對具有中心對稱的數(shù)據(jù)的有效聚類。(2)基于拉馬克學(xué)習(xí)機(jī)制以及克隆選擇原理，提出了克隆選擇自動(dòng)聚類算法(ClonalSelectionAutomaticClusteringAlgorithm，CSACA)。通過引入拉馬克學(xué)習(xí)算子來改進(jìn)現(xiàn)有克隆選擇算法的局部搜索能力。針對具有中心對稱性的數(shù)據(jù)集的自動(dòng)聚類問題，利用改進(jìn)的克隆選擇算法對基于點(diǎn)對稱距離的聚類有效性評價(jià)函數(shù)的優(yōu)化在實(shí)現(xiàn)獲得數(shù)據(jù)最優(yōu)類別數(shù)的判別
4、同時(shí)獲得最優(yōu)劃分。(3)基于量子并行機(jī)制以及克隆選擇算法，提出了基于點(diǎn)對稱距離的量子克隆選擇聚類算法(PointSymmetry．basedQuantumClonalSelectionClusteringAlgorithm,PSQCSCA)，針對具有中心對稱性的數(shù)據(jù)集的自動(dòng)聚類問題，通過將量子并行機(jī)制引入克隆選擇聚類算法，充分利用量子染色體上攜帶著多個(gè)狀態(tài)的信息，在保證種群的多樣性同時(shí)，能有效防止早熟，從而獲得較好的聚類精度。本課題得到國家自然科學(xué)基金(No．60803098)，國家教育部博士點(diǎn)基金(No．20070
5、701022)的資助。關(guān)鍵字：克隆選擇點(diǎn)對稱距離聚類算法圖像分割A(yù)bstractIIIClusteringtechniqueisaneffectivetoolforexploringtheunderlying咖ctureofagivendataset；itsmainobjectiveistopartitionagivendatasetintohomogeneousgroups(calledclusters)insuchawaythatpatternswithinaclusteraremoresimilartoeach
6、otherthanpatternsbelongingtodifferentclusters．Clusteringtechniqueisbeingappliedinawidevarietyofengineeringandscientificdisciplinessuchasmedicine，psychology，biology，sociology，patternrecognition，andimageprocessing。Onebasicissueinclusteringtechniqueishowtoevaluate
7、thesimilaritybetweentwosamplesindataset,mostoftheexistingevolutionaryclusteringalgorithmsemployanEuclidiandistancemetrictoconstructtheirfitnessfunctions，theyworkwellwithdatasetsinwhichthenaturalclustersarenearlyhyper-sphericaiandlinearlyseparable，butforcomplexd
8、atasetswhicharenon-sphericalandlinearlynon-separable，thesealgorithmsprovideseveremiselassifications．inordertoclusterdatasets、析t11thecharacterofsymmetryeffectively，basedonclo
