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基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法
基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法
摘要
随着数据量的不断增加，传统的聚类算法在处理大规模数据时存在着一些问题，比如易受噪声干扰、收敛速度慢、聚类结果不稳定等等。针对这些问题，本文提出了一种基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法。该算法综合考虑了特征数据的权重、相似度度量以及聚类层次等因素，通过不断升级模型参数和优化模型表达式来提升分类准确率和稳定性，从而实现高效地聚类挖掘。
本文首先介绍了聚类算法的基本概念和现有算法的缺陷，然后从加权向量提升、多尺度聚类、相似度度量、聚类层次等方面详细阐述了本算法的原理。具体地，本文利用加权向量提升算法中的决策树框架，将一个样本的多维特征向量分解为等效的树节点特征向量，并利用其权重来衡量节点之间的贡献程度。在此基础上，本算法引入了多尺度聚类的思想，将聚类过程分为多个层次，并且根据聚类半径动态地选择合适的尺度。相似度度量方面，本算法采用了改进的余弦相似度度量，在对聚类结果进行相似度计算时能够较好地区分噪声数据和有效数据。最后，本算法还利用聚类层次来挖掘层次结构信息，并通过节点更新策略来提升聚类结果的精度。
本文在UCI数据集上进行了实验验证，结果表明本算法相比传统的聚类算法具有更高的准确率和稳定性，尤其是在大规模与噪声数据环境下表现更优。本算法的实现适用于多种任务领域，包括图像识别、语音识别和数据挖掘等。
关键词：聚类算法；加权向量提升；多尺度聚类；相似度度量；聚类层次
Abstract
Withtheincreasingamountofdata,traditionalclusteringalgorithmsfacesomeproblemswhendealingwithlarge-scaledata,suchaseasytobeinterferedbynoise,slowconvergencespeed,unstableclusteringresults,etc.Tosolvetheseproblems,thispaperproposesamulti-scaleclusteringminingalgorithmbasedonweightedvectorboosting.Thealgorithmcomprehensivelyconsiderstheweightoffeaturedata,similaritymeasurement,andclusteringhierarchy,andcontinuouslyupgradesmodelparametersandoptimizesmodelexpressionstoimprovetheefficiencyofclusteringmining.
Thispaperfirstintroducesthebasicconceptsofclusteringalgorithmsandthedeficienciesofexistingalgorithms.Then,fromtheperspectivesofweightedvectorboosting,multi-scaleclustering,similaritymeasurement,andclusteringhierarchy,itexplicatestheprinciplesofthisalgorithmindetail.Specifically,thispaperusesthedecisiontreeframeworkintheweightedvectorboostingalgorithmtodecomposethemulti-dimensionalfeaturevectorofasampleintotheequivalentfeaturevectorsoftreenodesandusesitsweighttomeasurethecontributiondegreebetweennodes.Onthisbasis,thealgorithmintroducestheideaofmulti-scaleclustering,dividestheclusteringprocessintomultiplelevels,anddynamicallyselectstheappropriatescaleaccordingtotheclusteringradius.Intermsofsimilaritymeasurement,theimprovedcosinesimilaritymeasurementisusedtodistinguishnoisedatafromeffectivedatawhencalculatingsimilarityinclusteringresults.Final