模型聚类及在集成学习中的应用研究

摘要

聚类技术是一种重要的数据分析工具,在数据挖掘、模式识别等领域具有广泛的应用前景.通常,聚类算法的聚类对象为传统的数据集合,它们可以表示为欧式空间中的点.然而,在一些任务中,聚类的对象并不是显式的数据点,而是一些抽象的数据模型,例如神经网络、决策树、支持向量机等模型.通过定义广义的距离(实际任务中的距离定义可能各不相同),研究了数据对象为一般模型的聚类方法,提出了基于模型对象的一般聚类算法框架;作为模型聚类的一个应用,研究了应用神经网络模型的聚类提高集成学习差异性的方法,实验研究了聚类的簇数、集成学习的规模以及集成学习性能间的关系.