發(fā)布時(shí)間：2020-12-16 08:53

　　隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷普及,“數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏”這一矛盾顯得日益突出,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是迎合了這一需求,同時(shí)結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)等學(xué)科出現(xiàn)的一項(xiàng)新技術(shù),并得到了迅速發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱含的、事先未知的和用戶感興趣的知識(shí)。作為一種有效的數(shù)據(jù)分析技術(shù),近年來(lái)分類（Classification）已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容,并廣泛應(yīng)用于商業(yè)、電子商務(wù)、基因工程和醫(yī)學(xué)等諸多領(lǐng)域。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為一門新興學(xué)科,在不同的領(lǐng)域（如生態(tài)、人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、地理、軍事、醫(yī)學(xué)）中有著很強(qiáng)的應(yīng)用背景,倍受廣大學(xué)者的青睞和關(guān)注,已成為一個(gè)充滿生命力的交叉研究領(lǐng)域。一切事物都是相互作用的表現(xiàn),大多可以通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)表現(xiàn),如物理學(xué)研究物體間最基本的相互作用;化學(xué)研究分子間的相互作用;生物學(xué)研究基因、蛋白質(zhì)以及生物體之間的相互作用;社會(huì)科學(xué)研究人和各種人類組之間的相互作用;分類問(wèn)題研究數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相互作用。因此,事物作為系統(tǒng),其結(jié)構(gòu)可以抽象為網(wǎng)絡(luò),各類作用體抽象為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),各種相互作用抽象為節(jié)點(diǎn)之間的連接線或邊�；�于這種思想,本文將數(shù)據(jù)集按照... 

【文章來(lái)源】：遼寧師范大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

經(jīng)濟(jì)物理學(xué)科學(xué)家合作網(wǎng)(不同顏色代表不同的社團(tuán))

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘分類問(wèn)題研究與應(yīng)用有最短路徑，且算法復(fù)雜度為口(m);聚類中心的確立時(shí)間復(fù)雜度為口(xn);其余節(jié)點(diǎn)的歸類的時(shí)間復(fù)雜度為O(n);則算法的時(shí)間復(fù)雜度為口((k+l)。+m)，為線性階。

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘分類問(wèn)題研究與應(yīng)用算法(wcNFc)〔70〕和本文算法對(duì)文本進(jìn)行了分類，圖5.3表明本文算法在分類精度上優(yōu)于WCNFC算法，(本文是用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)的，基于MATLAB的解析過(guò)程和機(jī)器性能，本文的方法還是可以接受的)。(0，0︶側(cè)嬰測(cè)試集圖5.3本文算法與WCNFC算法分類精度比較5.4小結(jié)本章將遺傳算法思想和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分的思想結(jié)合在一起，提出一種新的分類算法。首先依據(jù)相似度矩陣構(gòu)造復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);其次使用遺傳算法進(jìn)行分類。相比其它算法而言本文算法無(wú)需知道數(shù)據(jù)集中的類別信息，只需按照實(shí)際問(wèn)題相關(guān)的度量函數(shù)構(gòu)造出相似網(wǎng)絡(luò)。此外在現(xiàn)有的串行計(jì)算機(jī)上，還無(wú)法體現(xiàn)遺傳算法的并行性所帶來(lái)的高速計(jì)算能力

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的K-means聚類算法[J]. 趙鵬,耿煥同,蔡慶生,王清毅.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2007(09)
[2]數(shù)據(jù)挖掘分類算法研究綜述[J]. 王剛,黃麗華,張成洪,夏潔.  科技導(dǎo)報(bào). 2006(12)
[3]一個(gè)醫(yī)學(xué)圖像分類器的設(shè)計(jì)[J]. 李丙春,耿國(guó)華,周明全,孫蕾.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(17)
[4]決策樹(shù)分類技術(shù)研究[J]. 欒麗華,吉根林.  計(jì)算機(jī)工程. 2004(09)
[5]數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)分類算法綜述[J]. 劉紅巖,陳劍,陳國(guó)青.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2002(06)

博士論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)分析[D]. 方愛(ài)麗.青島大學(xué) 2008
[2]醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘若干技術(shù)研究[D]. 宋余慶.東南大學(xué) 2005

碩士論文
[1]多分類器組合及其在醫(yī)學(xué)圖像分類中的應(yīng)用[D]. 張春芬.江蘇大學(xué) 2007
[2]基于多分類器融合的數(shù)據(jù)挖掘分類算法研究與應(yīng)用[D]. 梁勇林.重慶大學(xué) 2007
[3]基于啟發(fā)式遺傳算法的屬性約簡(jiǎn)方法研究[D]. 楊悅.哈爾濱工程大學(xué) 2006
[4]數(shù)據(jù)挖掘分類算法的研究與應(yīng)用[D]. 劉振巖.首都師范大學(xué) 2003



本文編號(hào)：2919889