基于改進人工蜂群的模糊c均值聚類算法研究

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1、詩，：－．；．＞Ｊ、＇ｔ，一‘．．’■－’，？．．．＊ｊ．．ｕｖ．去．奇術(shù)去例密級：保密期限：聲４乂爹碩±學位論文…＼Ｊ（ｔｒ基于改進人工蜂群的模糊ｃ均值聚類算法研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｂｅｅｃｏｌｏｎｙ化ｒｆｔｉｚｚｙ－ｍｅａｎｓｃＣｌｕｓｔｅｒｉｎａｌｏｒｉｔｈｍｇｇ學號Ｅ１３２０１０２３姓名徐曼舒學位類別工學碩±計算機應用技術(shù)（工程領(lǐng)域）

2、指導教師汪繼文，完成時間２０１６年０３月－會常Ｔ名ＭｌｙＨＪｌｊ獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導怖指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加Ｗ標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果也不包含為獲得安徽大學或其他教育機構(gòu)的學位或證書而使用過的材一，料。與我同工作的同志對本研究所做的任何賈獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名：簽宇日期：年月日學位論文版權(quán)使巧授權(quán)書本學位論文作者完全了解安

3、徽大學有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)安徽大學可Ｗ將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論義。（保密的學位論文在解密后適用本授權(quán)書）學位論文作者簽名：巧１句導師簽名；簽字日期：年去月乂日簽字日期：占年ｒ月ｔＴ日安微大學碩±學位論文摘要摘要隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，各類數(shù)據(jù)信息爆炸式的增長。計算機的計算和存儲能力也在日新月

4、異，如何從繁雜的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，Ｗ幫助分析和決策，得到越來越多的重視。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應運而生，而聚類作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支，對于大量數(shù)據(jù)的提取分析起著不可替代的作用。隨著數(shù)據(jù)形式的多樣化，數(shù)據(jù)規(guī)模的大型化，對聚類能力的要求也越來越嚴格。傳統(tǒng)聚類算法對初始點敏感，劃分能力差的缺點越來越滿足不了人們的需求。一人工蜂群算法是群智能算法的種，具有對初始點不敏感、適應能為強和捜索能力強等優(yōu)點。而針對人工蜂群算法對單峰問題收斂速度慢、多峰問題容一易陷入局部最優(yōu)，Ｗ及相對單、隨機的擾動方

5、式等問題，我們參考了差分進化算法中變異和交叉的思想，因為差分進化算法經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，具有。尋優(yōu)能力強，變異形式多樣的優(yōu)點通過結(jié)合差分進化算法不同的變異方式，讓人工蜂群算法的擾動過程收集更多的有用信息，讓擾動變得更有目的性。不同的變異方式側(cè)重不同的種群中的信息，配合相應的控制參數(shù)，平衡了算法的局部捜索和全局搜索能為，加快了算法的收斂速度。模糊Ｃ均值聚類算法在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著廣泛的使用背景，而對巧始點的敏感性和較差的搜索能力一，限制了算法的進步推廣應用。將改進的人工蜂群算法和

6、模糊Ｃ－均值聚類算法結(jié)合得到基于改進人工蜂群的模糊Ｃ－均值聚類算法，利用群智能算法適應能力強、搜索能力強的優(yōu)點很好的彌補了模糊Ｃ均值聚類算法的缺點，并在多個國際標準數(shù)據(jù)集上的進行實驗驗證。統(tǒng)計分析實驗結(jié)果，表明此算法在收斂速度、聚類精度Ｗ及穩(wěn)定性等多個衡量指標上取得了明顯的改進。一－為了進步推廣基于改進人工蜂群的模糊Ｃ均值聚類算法，排除參數(shù)對實驗結(jié)果的不確定性影響，我們進巧了大量的實驗，通過實驗總結(jié)了算法中兩個重要的控制參數(shù)的變化規(guī)律。其中變異因子Ｆ的取值増大，會導致種群的多樣

7、Ｉ安徽大學碩±學位論文基于改進人工蜂群的模糊Ｃ均值聚類算法研巧一性增加，算法早熟風險降低，穩(wěn)定性増加，但是算法的收斂速度會有定的下降。交叉因子Ｃ７？取值的増大，收斂速度加快，降低了聚類的迭代次數(shù)。但ＣＪ？一一的取值不能味的增大，因為〇的取值超過定的闊值后，會使算法接近于ｉ？隨機搜索，收斂速度不升反降。再者Ｃ的取值需要根據(jù)實際數(shù)據(jù)集的情況確定，Ｃｉ？值過大，會導致局部搜索能力不夠，對于復雜聚類情化容易丟失全局最優(yōu)解，導致聚類穩(wěn)定性降低。關(guān)鍵詞：模糊Ｃ均值聚類；人工蜂群算街差分進

8、化算涼變異因子：交叉因子ｎ安徽大學碩王學位論文ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＷＷｉｔｆｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｎ＞ｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｄｉｆｅｒｅｎｔｋｉｎｄｓｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ５，ａｒｅｅ＾ｑ＾ｂｓｉｖｅｇｒｏｗｔｈ，ｍｅａｎｗｈｉｌｅｃｏｎｐｕｔｉｎｇａｎｄｓｔｏｒａ＾ｃａｐａｃｉｔｙａｒｅａｌｓｏｒｉｓｉｎ