《基於粗糙集的聚類集成方法研究》是依託西南交通大學，由胡節擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於粗糙集的聚類集成方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：胡節
- 依託單位：西南交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
大數據中大量存在著的不確定數據結構給聚類分析任務帶來了巨大挑戰。粗糙集是一種處理不完全、不精確與不確定數據的有效數學工具，已被廣泛地套用於機器學習與知識發現等領域。本項目針對大數據中類簇結構的不確定性現象，擬將粗糙集理論和聚類集成分析技術相結合，探討基於粗糙集解決聚類集成問題的理論框架，構建基於粗糙集的軟聚類集成模型，設計基於粗糙集的軟聚類集成高效算法。具體內容包括：1、基於粗糙集的多粒度聚類集成模型與方法研究；2、基於粗糙集的軟聚類成員一致性度量方法研究；3、半監督粗糙聚類集成模型與方法研究。這些問題的解決不僅可以充分利用粗糙集解決不確定性問題的優勢來提升對大數據中不確定性數據結構的逼近理解，為不確定性數據的聚類集成分析提供新型理論框架和新方法，進一步促進聚類集成學習技術的發展，而且可以拓展粗糙集理論的套用範圍，並有助於實現數據增值服務和提高人們決策水平。
結題摘要
如何對現實生活中存在的不確定數據結構進行聚類分析已經成為當前非監督學習領域中的一個熱點問題。本項目以高效聚類集成方法為研究目標，結合粗糙集理論和聚類分析技術對基於粗糙集的聚類集成方法進行研究，主要取得了以下成果：（1）提出了基於粗糙集的增量式模糊聚類集成方法；（2）給出了三種基於粗糙集的高效動態屬性約簡方法；（3）設計了兩種基於非監督學習的特徵選擇方法；（4）提出了一系列多視圖聚類方法和半監督聚類集成方法；（5）提出了基於粗糙集的近似集增量更新方法。所有方法性能評測結果均顯示優良。本項目共發表學術論文14篇，其中SCI檢索論文10篇（1篇入選ESI高被引論文），國際會議論文4篇（EI兩篇）；已接收SCI期刊論文1篇，已接收EI國際會議論文4篇；申請專利4項。協助承辦了國際研討會1次和國內學術會議3次，培養了多名研究生，1人獲得省級科技獎2次和國家留學基金委公派訪問學者資助。 這些成果促進了粗糙集在非監督學習領域的套用，為不確定性數據的聚類集成分析提供了新型理論框架和方法。
