【摘 要】
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随着智能化的时代来临,在机器学习及数据挖掘领域所涉及的数据集中,数据量和数据维度呈爆炸式的增长,高维、分布稀疏的数据对现有的聚类方法提出了严峻的挑战。在面对高维、分布稀疏的数据时,训练模型常常会出现过拟合、训练时间长、训练效果极差等问题,这种现象在计算机领域被称为维度灾难。聚类分析以相似性为基础,根据某个方法或准则,将数据划分为具有相似特征的类或簇。其目标是使得同一个类或簇内的数据相似性尽可能大,
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随着智能化的时代来临,在机器学习及数据挖掘领域所涉及的数据集中,数据量和数据维度呈爆炸式的增长,高维、分布稀疏的数据对现有的聚类方法提出了严峻的挑战。在面对高维、分布稀疏的数据时,训练模型常常会出现过拟合、训练时间长、训练效果极差等问题,这种现象在计算机领域被称为维度灾难。聚类分析以相似性为基础,根据某个方法或准则,将数据划分为具有相似特征的类或簇。其目标是使得同一个类或簇内的数据相似性尽可能大,不同类或簇内的数据差异性尽可能大,K-means正是其中一种使用广泛普遍的基于划分的聚类算法。K-means算法易于实现,聚类速度快,但是其也存在一定的局限性:对初始值敏感,易陷入局部最优解;数据的无关特征严重影响聚类的效果;算法迭代的过程中需要不断地更新簇心的位置。因此,在面对数据量比较大,维度比较高的数据集时,算法的效率将会大打折扣。针对高维、分布稀疏的数据导致K-means算法难以胜任的问题,提出一种基于降噪自编码器的K-means算法。该算法首先使用降噪自编码器对数据进行降维,突出重要的特征表示,然后对降维后的数据使用K-means算法聚类。在多个基准数据集上的对比实验结果表明,该算法对高维数据有较好的效果,能显著提高原始K-means算法的性能。该算法得主要创新点为:（1）利用降噪自编码器能有效的降低数据维度,突出重要的特征表示。（2）K-means算法对降噪后的数据进行聚类,有效的减少算法的计算量,提高算法效率,同时突出重要的特征表示使算法得聚类效果更佳。
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