免费论文摘要：功夫序列数据发掘的接洽

数据发掘本领仍旧变成连年来比拟聚焦的接洽范围之一。动作数据发掘的一个要害东西，聚类领会获得了人们的普遍关心。在数据的聚类领会中一致性襟怀是一个普通接洽实质，而因为数据序列的不等长性、委曲性等特性，一致性襟怀算法生存着或多或少的缺陷。同样在聚类算法接洽中，典范的和新式的聚类算法也都生存着形形色色的不及。正文按照这两上面的题目，在深刻接洽现有算法的普通上，对准运用的诉求，打开了以次处事： （1）对准少许算法只能举行等长功夫序列的襟怀，不等长功夫序列的襟怀算法不许用来等长功夫序列的襟怀，而且具备很高的计划量的特性，提出了鉴于质心的功夫序列襟怀算法，经过功夫序列数据集对一致性襟怀算法举行了考证，并在聚类算法的运用中考证了其精确性。 （2）典范的K-means聚类具有直觉性便宜以及事前诉求给定聚类重心和聚类数目的缺陷，而量子聚类则具备聚类重心无引导性的便宜和参数依附性的缺陷，正文提出了将量子聚类引入到K-means聚类算法中的思维，经过简直办法的实行，考证了表面有理性以及灵验性。 鉴于质心的功夫序列襟怀算法既不妨用来襟怀振幅平移的功夫序列，又不妨用来襟怀功夫委曲的功夫序列；鉴于量子的K-means聚类算法具备微观的量子聚类的优点，同声又具备典范的K-means聚类算法的便宜。

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