文档介绍：代号 10701 学号 1011120659
分类 TP18 密级公开
基于改进的差分进化自动聚类算法研究
题(中、英文) 目
Automatic Clustering Algorithm Based on Improved
Evolution and Its Application
作者姓名武小龙指导教师姓名职务李阳阳副教授
学科门类工学学科、专业电路与系统
提交论文日期二〇一三年三月
创新性声明
本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究
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本人签名: 日期
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本人签名: 日期
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摘要
摘要
随着信息技术与数据存储技术的不断发展,数据挖掘作为一种强有力的信息
处理技术,已经成为当前最前沿和最活跃的研究方向之一。而聚类分析正是其中
重要的一门学科,现在被广泛使用的聚类分析算法大多数都已知了数据集的类别
数,然后才对数据集进行划分,然而在现实生活中,我们获得的许多数据集是没
有任何先验知识的,类别数未知或不能用近似的方法得到。在这种情况下,提出
一种高效的自动聚类算法以有效、精确的获取数据信息已成为当前数据挖掘方面
研究的热点之一。
基于以上的背景,本文提出了两种自动聚类算法,一种是基于质心振荡策略
的单目标自动差分聚类算法,另一种是基于点对称距离的免疫多目标自动聚类算
法,并将其应用到了图像分割领域,主要研究内容如下:
1. 提出了基于质心数振荡策略的自动差分聚类算法。算法中使用了一种基于
实数编码的定长染色体编码方式,针对该染色体编码方式,我们提出了一种基于
类别中心密度排序的质心数振荡策略,提高算法的局部搜索能力。此外,我们还
在该自动聚类算法中引入了改进的差分进化思想、模糊策略以及参数自适应化来
进一步提高算法的聚类性能。仿真实验对 8 个 UCI 数据集,6 个球状特征数据集
以及 6 个中心对称的数据集进行了对比测试,实验结果表明,新算法在 3 个有效
性指标上都优于其他对比算法。
2. 提出了基于点对称距离及振荡策略的免疫多目标自动差分聚类算法。在该
算法中针对单目标自动聚类算法的不足,引入了多目标优化思想,提出了一个新
的基于点对称距离的聚类有效性指标函数,和 XB 指标相结合,用多目标优化的
方法对其进行优化,并使用免疫克隆的思想来保持种群的多样性,实现了数据的
自动聚类。并且同时在第二章基础之上提出了新的变异算子来提高算法的局部搜
索能力和算法聚类精度。最后通过设置实验对 18 个数据集进行了测试,实验结果
表明新算法在数据聚类性能上要优于其他对比算法。
3. 提出了基于自动聚类算法的纹理图像和 SAR 图像分割方法。针对纹理图
像和 SAR 图像分割问题,我们结合前两章所提出的单目标的和多目标自动聚类算
法,分别提出了基于这两种算法的图像分割方法,并与一些比较流行的图像分割
,在图像分割类别数未知的情况下,本文所提
出的自动聚类算法可以达到更好的分割结果和分割精度,可以获得更加准确的区
域一致性和更好的边缘保持性能。
本文得到如下基金资助:国家自然科学基金:61272279 和 61001202;中国博
士后科学基金特别资助:200801426;中国博士后科学基金:2008