張博

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模糊聚類算法在數(shù)據(jù)挖掘模型中的主要作用為通過對比不同集群的相似度，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析，為數(shù)據(jù)的深入挖掘提供依據(jù)，因此，為了提高大數(shù)據(jù)分析的效率、準(zhǔn)確性，應(yīng)深入探討模糊聚類算法的改進(jìn)方法，并根據(jù)算法的形成構(gòu)建，找準(zhǔn)算法改進(jìn)切入點，以搭建出更加優(yōu)質(zhì)的模糊聚類算法體系，促進(jìn)數(shù)據(jù)發(fā)掘模型性能水平的優(yōu)化發(fā)展。

1 模糊聚類算法的常規(guī)運行步驟

模糊聚類算法是一種基于模數(shù)學(xué)理論體系，形成的數(shù)學(xué)方法。其從基礎(chǔ)理論上來看，與經(jīng)典集合論中所強調(diào)的非黑即白理念存在顯著的差異，同時，也能突破該理念，對具備不確定性特質(zhì)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行精準(zhǔn)的篩選與分析。但從本質(zhì)上來看，模糊聚類算法的作用原理是將差異較小的數(shù)據(jù)劃分為一類，并確保類與類之間具備明顯差異，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類分析的目的。在此過程中，人們需要基于模糊算法，建立模糊矩陣以描述對象的屬性，然后根據(jù)該屬性進(jìn)行聚類處理，再利用模糊數(shù)學(xué)理論、算法，總結(jié)出樣本之間的模糊關(guān)系，以達(dá)到精準(zhǔn)聚類的效果，因此，從整體來看，該算法的常規(guī)運行應(yīng)分為以下四個步驟：

（1）計算出數(shù)據(jù)樣本的距離矩陣；

（2）將矩陣中的元素縮到0 與1 中，使其成為一個模糊矩陣；

（3）構(gòu)建模糊矩陣的等價性，并使用褶積，基于之前得出的模糊矩陣，構(gòu)建一個模糊等價矩陣；

（4）使用樣本數(shù)據(jù)，對矩陣進(jìn)行賦值，實現(xiàn)模糊聚類，落實基于模糊算法的數(shù)據(jù)分析。

2 模糊聚類算法數(shù)據(jù)中心點確立改進(jìn)

2.1 增量型結(jié)構(gòu)算法

增量型模糊聚類算法的最顯著特點是能夠支持相對龐大的數(shù)據(jù)聚類分析，因此，從大數(shù)據(jù)的視域下來看，數(shù)據(jù)挖掘模型所用的模糊聚類算法主要為增量型。在此過程中，該類型模糊聚類算法的運行原理為，先對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，使其轉(zhuǎn)化為多個小數(shù)據(jù)塊，以便于將其順利地讀入內(nèi)存，此后，通過找出小數(shù)據(jù)塊的中心點，結(jié)合相應(yīng)的算法，確立原有大規(guī)模數(shù)據(jù)的中心點，為后續(xù)距離矩陣的構(gòu)建提供依據(jù)。而其中，中心點確立過程中應(yīng)用的算法有兩種，需要合理選擇算法，以優(yōu)化模糊聚類算法的落實效果，因此，可以以此為改進(jìn)切入點，通過對比兩種方法，來進(jìn)行科學(xué)的選擇，達(dá)到算法改進(jìn)的效果。在算法的選取應(yīng)用中，其中一種應(yīng)用方法是，先逐一找出小數(shù)據(jù)塊的中心點，再采用聚類算法，建立中心點的集合，以找出所求的中心點，而在模糊聚類算法中，這種中心點計算方法的應(yīng)用主要體現(xiàn)在OFCMD 這一增量型算法中。另一種中心點計算方法是，將迭代計算應(yīng)用在小數(shù)據(jù)塊的中心計算上，即基于某一小數(shù)據(jù)塊中心，采用迭代算法，計算出下一中心點，直至求出所需中心點為止，而該種應(yīng)用方法則通常應(yīng)用在SPFCM 這一增量型模糊聚類算法中。由此可以看出，以O(shè)FCMD 為代表的聚類算法相較于SPFCM 算法，所需的迭代計算步驟更少，適宜運行更加快捷，因此，可以通過選用OFCMD 算法，來達(dá)到模糊改進(jìn)聚類算法的效果。

2.2 OFCMD算法

在OFCMD 算法中，需先計算出小數(shù)據(jù)塊的中心點，然后用聚類算法，用這些中心點，構(gòu)建出一個新集群，繼續(xù)使用聚類算法，對該集群進(jìn)行計算，以得出最終的中心點。在此過程中，該算法所選取的小數(shù)據(jù)塊中心點數(shù)量，通常是用戶提前確定的，所以，而一般情況下，用戶往往難以明確小數(shù)塊，在整體數(shù)據(jù)中的分布情況，導(dǎo)致其無法準(zhǔn)確確定選取多少個中心點，才能保證最終的中心點確定結(jié)果正確，影響了OFCMD 算法優(yōu)勢的發(fā)揮。為此，在該算法的實際應(yīng)用中，需采取相應(yīng)的改進(jìn)措施，以優(yōu)化該算法的應(yīng)用效果，提升模糊聚類算法的運行水平。在改進(jìn)過程中，可以基于實際需求設(shè)置固定比例，并將整體數(shù)據(jù)中心點選取權(quán)重與整體數(shù)據(jù)權(quán)重之間的比值，與固定比例進(jìn)行對比，以選出具有代表性的中心點，進(jìn)而將對個數(shù)的要求，轉(zhuǎn)化為對權(quán)重的要求，來減少數(shù)據(jù)塊分布問題對中心點選取的影響，達(dá)到算法改進(jìn)的目的，提升模數(shù)聚類算法的運行效果。

3 模糊聚類算法矩陣改進(jìn)

3.1 距離矩陣的形成機(jī)理

在模糊聚類算法中，距離矩陣需要通過對數(shù)據(jù)的相似度，才能做出相應(yīng)的類別劃分，因此，距離矩陣的形成原理涉及到大量的相似度概念。從距離矩陣的形成機(jī)理來看，其主要是由一組點間兩兩相互距離所組成的矩陣，并能夠通過衡量點間相似度、相異度來描述距離。其中，相似度的區(qū)間為[0,1]，數(shù)值越小相似度越小，相異度區(qū)間也為[0,1]，數(shù)值越小相異度越小。基于此，采用距離計算度量方法，來描述數(shù)據(jù)間的相似、相異程度，即可形成距離矩陣。在此過程中，需要采用相應(yīng)的度量計算方法，構(gòu)建相似度、相異度矩陣，以代替算法運行所需的原始數(shù)據(jù)，形成具有通用性的距離矩陣，因此，可以將相似度、相異度矩陣建設(shè)，以及度量方法應(yīng)用作為模糊聚類算法的改進(jìn)切入點，并通過準(zhǔn)確地求取相似度、相異度矩陣、合理應(yīng)用距離度量方法，達(dá)到算法改進(jìn)的效果。

3.2 歐氏距離度量方法

在距離矩陣的建設(shè)中，為了提高距離矩陣建設(shè)的效果，可以選用歐氏距離度量法、余弦相似度度量法這兩種度量方法，來描述距離的類型，并用相似、相異度為兩點間的距離提供更加詳盡的描述，實現(xiàn)算法的改進(jìn)。其中，歐氏距離度量法，即歐幾里得度量，其是指對m 維空間中兩點實際距離的度量方法。在該度量法背景下，二維空間中的兩點間距離可以表示為，其中，兩點坐標(biāo)分別為（x1，x2），（y1，y2），三維空間兩點間距離可以表示為，其中，兩點坐標(biāo)分別為（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），由此可以推斷出，m 維空間中，兩點間的距離可表達(dá)為，其中，兩點坐標(biāo)分別為（x1，x2，x3……，xn），（y1，y2，y3……，yn）。借助該種度量方法，人們可以基于上述兩點間距離表達(dá)式，推導(dǎo)出閔氏距離表達(dá)式，即當(dāng)P 為1 時兩點間呈曼哈頓距離、P 為2 時兩點間呈歐氏距離、當(dāng)p →∞時兩點間呈切比雪夫距離。

3.3 余弦相似度計算

在距離矩陣的改進(jìn)建設(shè)中，余弦相似度計算是指一種通過計算兩個向量間夾角余弦值，來度量數(shù)據(jù)間相似度的距離度量方法，其度量結(jié)果為以相似度作為描述工具的數(shù)據(jù)間距離情況，能夠較為全面、準(zhǔn)確地反映出數(shù)據(jù)間的距離狀態(tài)，增強距離矩陣運行性能。在此過程中，可以基于歐里幾得點積公式，即其中，a、b 表示兩點向量，來進(jìn)行余弦值的計算。在計算過程中，需根據(jù)點積公式，推導(dǎo)出相似性計算公式，即：，其中，當(dāng)余弦值為1 時說明兩個數(shù)據(jù)之間的相似度達(dá)到最大，兩者距離最小，當(dāng)余弦值為0 時，則說明兩個數(shù)據(jù)之間不存在相似性，兩者的距離最大，且相互獨立。

4 模糊聚類算法問題改進(jìn)措施

4.1 增量型算法的局限性問題

根據(jù)上述描述，在增量型算法的改進(jìn)中，將對中心點個數(shù)選取的要求，轉(zhuǎn)變?yōu)閷?quán)重的要求，以達(dá)到優(yōu)化中心點確立準(zhǔn)確性的效果。但該措施在實際應(yīng)用中，雖然該措施在很大程度上，降低了數(shù)據(jù)對象分布狀態(tài)對中心點確立的影響，但當(dāng)數(shù)據(jù)對象均分布在集的邊緣位置，那么就會形成全部數(shù)據(jù)對象權(quán)重均較小的情況，因此，無法找出具有明顯代表性的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致該種算法依然缺乏普適性，影響了該改進(jìn)方法的落實效果，造成了增量型算法的局限性問題，需要采取相應(yīng)的措施，針對該問題，進(jìn)行深入優(yōu)化，以實現(xiàn)模糊改進(jìn)聚類算法的目的[1]。

4.2 增量型算法改進(jìn)措施

在改進(jìn)措施中，為了優(yōu)化增量型算法性能，可以采用最小權(quán)重閾值法，對中心的確立加以把控，并待小數(shù)據(jù)塊模糊聚類處理完畢后，按照此過程中，得出的中心點權(quán)重與整體數(shù)據(jù)權(quán)重比，確定中心點的最小權(quán)重閾值，然后基于此，得出中心點選取個數(shù)，再按照這個個數(shù)，組建中心點新集群。此后，再次進(jìn)行模糊聚類計算，得出權(quán)重矩陣，并從中選取權(quán)重最大者作為整體數(shù)據(jù)的中心，最后，圍繞該中心，按照距離度量結(jié)果，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，實現(xiàn)模糊聚類計算。在此過程中，由于該最小權(quán)重閾值的形成是以所有小數(shù)據(jù)塊的模糊聚類結(jié)果為基礎(chǔ)，因此，其能夠描述整體數(shù)據(jù)的中心點權(quán)重范圍，避免了數(shù)據(jù)對象集中分布在邊緣的情況，以確保中心點的選取具有足夠的代表性，改善了上述增量算法中存在的局限性問題，提升了模糊聚類算法的運行水平?；诖耍?jīng)過改進(jìn)后的增量算法步驟為：

（1）定義中心點集合，并將集合中的中心點定義為每個數(shù)據(jù)塊中權(quán)重最大的三個數(shù)據(jù)；

（2）通過權(quán)重矩陣算法、隸屬度矩陣算法，處理數(shù)據(jù)塊，構(gòu)建權(quán)重、隸屬矩陣；

（3）借助上述矩陣得出最小權(quán)重閾值，再根據(jù)最小權(quán)重閾值，確定集合中中心點數(shù)量的最小值；

（4）從每個數(shù)據(jù)塊中選擇3 個中心點，組成新集合；

（5）得出該集合的距離矩陣，并基于此，實現(xiàn)增量型模糊聚類算法的改進(jìn)優(yōu)化，保證聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性[2]。

5 模糊改進(jìn)聚類算法改進(jìn)驗證

5.1 驗證用算法確定

根據(jù)上述論述，最終確定的模糊改進(jìn)聚類算法思路為，首先，將整體數(shù)據(jù)劃分為小數(shù)據(jù)塊，并計算出其權(quán)重矩陣V、隸屬矩陣U，并將其作為最小權(quán)重閾值的基礎(chǔ)依據(jù)。其次，按照中心點權(quán)重與整體數(shù)據(jù)權(quán)重比，確定最小權(quán)重閾值，再根據(jù)與最小權(quán)重閾值的接近程度，從每個小數(shù)據(jù)塊中選取m 個數(shù)據(jù)的權(quán)重，構(gòu)建出一個新的集群。再次，從集群中選擇三個權(quán)重最大的數(shù)據(jù)，作為中心點，再將該中心點與其他小數(shù)據(jù)塊的中心點組成一個新的數(shù)據(jù)塊。最后，再次采用最小權(quán)重閾值法，確定該數(shù)據(jù)塊的中心點，此時，該中心點即為整體數(shù)據(jù)的中心點，利用該中心點，結(jié)合距離矩陣，即可對整體數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類。在此過程中，需要注意，確立改進(jìn)算法之前，應(yīng)做好相應(yīng)的參數(shù)定義，并基于傳統(tǒng)方法，結(jié)合改進(jìn)措施，采用拉格朗日乘數(shù)法，針對權(quán)重矩陣、隸屬度矩陣的計算公式，進(jìn)行更新推導(dǎo)，使其能夠適用于新的增量型模糊聚類算法的運算思路，以保證該算法的順利落實，增強數(shù)據(jù)挖掘模型的運行效果[3]。

5.2 驗證用算法應(yīng)用結(jié)果分析

待算法改進(jìn)思路明確后，還要將經(jīng)過改進(jìn)后的算法投入到實際應(yīng)用中，以驗證其在實踐上的可行性與正確性，以保證此次算法改進(jìn)的有效性。在實驗中，將經(jīng)過改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)的算法進(jìn)行了對比，以檢驗算法的改進(jìn)措施是否產(chǎn)生了顯著的效果，達(dá)到算法驗證的目的。在此過程中，實驗參數(shù)值為0.1、最小權(quán)重閾值為1.5、數(shù)據(jù)集聚類數(shù)為k、停止閾值為1*10-5、用戶模型數(shù)據(jù)聚類數(shù)為3，同時，計算遵循的規(guī)則為傳統(tǒng)增量型模糊聚類算法規(guī)則，且所劃分的數(shù)據(jù)塊依次占總體數(shù)據(jù)比例的10%、20%、40%、60%。實驗結(jié)果顯示，經(jīng)過改進(jìn)后的算法，其聚類準(zhǔn)確性相較于傳統(tǒng)算法，高出了10%左右，而且呈現(xiàn)出了更強的普適性，因此，經(jīng)過改進(jìn)后的算法對原數(shù)據(jù)的要求不高，可以適用于各類數(shù)據(jù)分析環(huán)境。將其用于數(shù)據(jù)挖掘模型的建設(shè)，能夠增強模型的數(shù)據(jù)分析能力，深入優(yōu)化大數(shù)據(jù)的挖掘效果，有助于大數(shù)據(jù)技術(shù)水平的發(fā)展[4]。

6 結(jié)論

綜上所述，增強算法改進(jìn)策略的落實效果，能夠提高模糊聚類算法的數(shù)據(jù)分析能力。在數(shù)據(jù)挖掘模型中，改進(jìn)模糊聚類算法可以增強算法類型選用的準(zhǔn)確性、保證距離矩陣建設(shè)效果、改善傳統(tǒng)算法中的問題、明確改進(jìn)后算法的可行性，從而提升大數(shù)據(jù)技術(shù)的運行水平，為信息化時代的發(fā)展提供助力。