数据挖掘驱动的聚类算法优化及其应用场景.docx

数据挖掘驱动的聚类算法优化及其应用场景

目录

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2数据挖掘概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3聚类分析基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4算法优化动机与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、聚类算法及其核心要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1传统聚类方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.1划分方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.2层次方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.3基于密度的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.4基于模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.1.5平行化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2聚类算法性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2.1内部指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.2外部指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3影响聚类效果的关键因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

三、基于数据挖掘驱动的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1数据预处理与特征工程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1.1数据清洗与集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1.2特征选择与转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1.3数据降维技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2聚类过程中的动态调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

四、优化算法的性能评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1实验数据集选取与准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2对比基准算法设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.3实验评估指标与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.4结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.4.1不同优化策略的效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.4.2算法在不同数据类型下的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.4.3优化算法的鲁棒性与可扩展性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

五、数据挖掘驱动聚类算法的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.1智能推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.2用户画像构建与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

5.3金融风险识别与客户细分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

5.4医疗诊断辅助与疾病模式发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

5.5智慧城市中的交通流分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

5.6社交网络用户行为模式挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

6.1