【摘 要】
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目前,数据挖掘已经取得了显著进展并得到了广泛的应用。随着研究的不断深入,对于序列数据的挖掘逐步受到了国内外研究人员的广泛关注。而聚类分析作为数据挖掘中一种无监督或半监督的学习方法,同样得到广泛应用。K-means作为一种经典的聚类算法,在被用于处理序列数据时同样存在初始聚类中心的随机选择、迭代计算聚类中心鲁棒性不强的问题。针对上述问题,本文对序列数据的聚类方法开展了研究,主要研究成果如下:（1）针
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目前,数据挖掘已经取得了显著进展并得到了广泛的应用。随着研究的不断深入,对于序列数据的挖掘逐步受到了国内外研究人员的广泛关注。而聚类分析作为数据挖掘中一种无监督或半监督的学习方法,同样得到广泛应用。K-means作为一种经典的聚类算法,在被用于处理序列数据时同样存在初始聚类中心的随机选择、迭代计算聚类中心鲁棒性不强的问题。针对上述问题,本文对序列数据的聚类方法开展了研究,主要研究成果如下:（1）针对初始聚类中心随机选择的问题,本文提出了一种基于切比雪夫双曲线逼近的初始聚类中心构造算法（TC-means）。该算法首先将每一类数据用滑动窗口进行分段;其次在每段数据上采用基于切比雪夫双曲线逼近方法得到该段的中心函数,并计算每个维度的数值;最后利用相邻两段的共用点完成序列数据的拼接,得到较为理想的聚类初始中心点。实验结果表明用该方法构造的初始聚类中心进行聚类分析克服了K-means算法对初始聚类中心的敏感性,并与其它聚类算法比较表现出了更好的聚类性能。（2）为了降低TC-means算法时间开销提升大规模序列数据的处理能力,改进了各子簇迭代过程中聚类中心更新方式,提出了一种新的序列数据聚类算法（FTC-prototype）。该算法将切比雪夫双曲线逼近思想用于每次迭代时聚类中心的更新操作,并引入针对切比雪夫双曲线逼近的迭代终止条件,从而减少了迭代次数。实验结果表明该方法有效提高了序列数据聚类的时间效率。（3）在上述研究的基础上,根据恒星光谱数据具有严格序列的特性,将其作为序列数据处理,设计并实现了一个恒星光谱数据聚类分析原型系统。介绍了系统相关模块和功能,运行结果表明该原型系统的有效性,为恒星光谱数据聚类分析提供了一种新途径。
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