基于SOM的可视化聚类及研究.pdf

摘要本文针对聚类分析的热点和难点问题一高维海量聚类展开研究,提出了基随着计算机应用的普及,信息系统产生的数据量日益增大,迫切需要高效的数据挖掘工具,从大量原始数据中寻找有价值的知识模式。聚类分析是数据挖掘的重要工具之一。如何正确处理维度达到数百、数千的数据集合,从高维数据集中寻找潜在的、自然存在的聚类簇,这是当前聚类分析研究的热点。于��目墒踊�劾喾椒āV饕9ぷ饔校���曰�诜羌喽窖�吧窬��绲淖宰橹�劾喾椒ń�辛松钊胙芯俊6云�工作原理、聚类特点、评价准则以及存在问题进行了深入探讨。��钊胩教至死�妹枋鱿喙匦缘膗矩阵的信息,改进聚类性能和可视化特性的可视化聚类方法;通过用经典和标准数据库数据仿真,验证了可视化聚类方法的有效性。并在入侵检测中进行了应用研究。关键字:聚类可视化��卣饔成��卣�
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南开大学学位论文电子版授权�朴眯��本人完全了解《直五盔堂图生丝苤王堡在�沟┨媒瑰嗜�搀伪げ樵臁�同意本作品呈交当年,在校园网上提供论文目录检索、文摘浏览以及论文全文部分论文《》系本人在南开大学工作和学****期间创作完成的作品,并己通过论文答辩。本人系本作品的唯一作者�谝蛔髡�,即著作权人。现本人同意将本作品收录于‘‘南开大学博硕士学位论文全文数据库”。本人承诺:己提交的学位论文电子版与印刷版论文的内容一致,如因不同而引起学术声誉上的损失由本人自负。南开大学图书馆在下述范围内免费使用本人作品的电子版:浏览服务�畚那���。公开级学位论文全文电子版于提交�旰螅�谛T巴�显�许读者浏览并下载全文。注:本协议书对于“非公开学位论文”在保密期限过后同样适用。院系所名称:作者签名:年�虢ù诵�槭樽岸┯诼畚氖滓�学号:日期:月日
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第一章绪论��.�劾嗉蚪�第一节选题背景与意义近几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千千万万个数据库被用于商业管理、政府办公科学研究和工程开发等等。要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行;否则大量的数据可能成为包袱甚至成为垃圾。因此,面对人们被数据淹没却饥饿于知识的挑战,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。数据挖掘�������褪谴哟罅康摹⒉煌耆ǖ摹⒂性肷�摹⒛:�摹⑺�机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本图形、图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据;发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的;挖掘出的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门很广义的交叉学科,涉及人工智能技术、统计技术与数据库技术等多种技术。它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人聚类������是数据挖掘中一种重要的挖掘任务和挖掘方法,它从数据库中寻找数据问的相似性并依此对数据进行分类,使得不同类中的数据尽可能相异,而同一类中的数据尽可能相似即“物以类聚”,从而优化大规模数据库的