【英文题名】
Research on Clustering Algorithms in Traffic Domain
【作者】
李桃迎 ;
【导师】
陈燕 ;
【学位授予单位】
大连海事大学 ;
【学科专业名称】
管理科学与工程
【学位年度】
2010
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
大连海事大学
【网络出版投稿时间】
2011-01-27
【基金】
“十一五”国家科技支撑计划;高等学校博士学科点专项科研;国家自然科学;
【关键词】
数据整合 ;
数据挖掘 ;
模糊聚类 ;
聚类融合 ;
增量聚类 ;
【英文关键词】
Data Integration ;
Data Mining ;
Fuzzy Clustering ;
Clustering Ensemble ;
Incremental Clustering ;
【中文摘要】
随着信息化技术的发展,各领域系统中积累的数据越来越多,简单的查询统计功能已经满足不了实际需求,运用数据挖掘方法从现有数据中发现潜在、有意义的规律,获取有价值的知识,为高层管理与辅助决策提供依据已经成为解决问题的关键。因此,本文提出了“交通领域中的聚类分析方法研究”,主要包括：
1.复杂多源异构数据整合方法研究,采用XML技术实现数据交换的接口,提供数据的共享与交互功能,解决各行业现行系统中数据的异构问题,从而满足不同系统之间数据的互联互通,为进行数据挖掘提供了数据准备。
2.面向混合属性数据的权熵模糊c-均值优化方法研究,主要是针对现有算法的不足而提出。同时将其引入模糊关联规则中,以此提高了关联规则挖掘的精度和效率,同时拓展了模糊关联规则的应用范围。
3.面向混合属性数据的聚类融合方法,提高聚类稳定性的同时,提高了聚类的精度和效率。给出了聚类融合的模型体系,并根据混合属性数据的特征进行了相应的扩充,包括分类、混合属性数据聚类成员的产生方法；共识函数的设计方法及步骤；簇的合并与分裂策略及步骤。
4.研究基于聚类融合的混合属性数据增量聚类方法,针对增量聚类的研究中缺少对混合属性数据...
【英文摘要】
With the development of information technology, the data stored in database of all fields becomes more and more, and simple query and statistic methods are not enough now. Providing the proof for high management and assistant decision is the key of solving problem, which makes use of data mining for discovering potential and meaningful rules from existing data and obtains valuable knowledge. Therefore, the Research on Clustering Algorithms and Their Application in Traffic Domain is proposed in this disserta...
【更新日期】
2011-11-29
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