基于變長染色體的量子遺傳聚類算法研究

1、yiT論女第表匸家基于變長染色體的量子遺傳聚類算法研究【摘要】：量子遺傳算法是量子計算理論與遺傳算法相結(jié)合的產(chǎn)物， 是上世紀(jì)90年代后期發(fā)展起來的一個研究領(lǐng)域。量子遺傳算法具有 收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在處理優(yōu)化問題方面具有很強(qiáng) 的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)挖掘是隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展而形成的一門新學(xué) 科。 通過數(shù)據(jù)挖掘能從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)， 具有很強(qiáng)的實(shí)用性。 聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的分支，作為一種無監(jiān)督的模式識別 技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)。K-均值聚類是聚類分析方法中的一種， 具有算法簡潔、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)。但傳統(tǒng)的K-均值算法具有對初始值敏感、容易陷入局部最小值等缺點(diǎn)，且聚類中心

2、數(shù)目k需人為經(jīng) 驗(yàn)確定，導(dǎo)致分類結(jié)果不一定最優(yōu)。本文在前人的研究成果基礎(chǔ)上，提出一種基于變長染色體的量子遺傳聚類算法。首先，對初始種群做 出了改進(jìn)。種群中染色體長度不再是定值，而是在某一范圍內(nèi)取值。這些長度變化的染色體組成聚類中心的集合。 這樣就避免了k值人為 經(jīng)驗(yàn)確定而帶來的問題。其次，設(shè)計了變長操作函數(shù)。在進(jìn)化過程中，各聚類中心以最優(yōu)聚類中心為目標(biāo)進(jìn)行量子旋轉(zhuǎn)門操作，同時調(diào)整其染色體長度，以實(shí)現(xiàn)聚類數(shù)目的變化。算法采用Matlab進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，在不同數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，并與量子遺傳聚類算法及k-均值 算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文算法有更好的聚類結(jié)果。 最后將算 法應(yīng)用到銀行客戶聚類上，

3、并針對聚類結(jié)果提出了不同的營銷策略， 證實(shí)了算法的實(shí)用性。【關(guān)鍵詞】：量子遺傳算法K-均值聚類量子遺傳聚類變長染色體【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)【學(xué)位級別】：碩士【學(xué)位授予年份】：2013【分類號】：TP311.13;TP18【目錄】：摘要6-7Abstract7-101緒論10-141.1量子遺傳算法研究背景 及現(xiàn)狀10-121.2聚類分析研究背景及現(xiàn)狀12-131.3本文主要工作和 組織結(jié)構(gòu)13-142聚類分析14-222.1聚類分析及應(yīng)用142.2數(shù)據(jù)挖掘 對聚類算法的要求14-152.3聚類分析中的數(shù)據(jù)類型152.4聚類分析中 的相似度度量方法15-182.4.1區(qū)間標(biāo)度變量15-1

4、62.4.2二元變量16-172.4.3分類、序數(shù)和比例標(biāo)度變量17-182.5主要聚類方法的分類18-192.6k-mea ns算法19-212.6.1k-mea ns算法原理19-212.6.2k-mea ns算法優(yōu)缺點(diǎn)分析212.7本章小結(jié)21-223量子遺傳算法22-303.1量子 計算22-243.1.1量子比特22-233.1.2量子邏輯門23-243.2遺傳算法24-253.3量子遺傳算法25-293.3.1量子比特編碼263.3.2量子旋轉(zhuǎn)門26-283.3.3量子交叉與變異283.3.4量子遺傳算法流程28-293.4本章 小結(jié)29-304變長染色體量子遺傳聚類算法30-404.1量子遺傳聚類算法30-324.2變長染色體量子遺傳聚類算法32-364.2.1算法流程324.2.2算法實(shí)現(xiàn)32-364.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計及結(jié)果分析：36-394.3.1實(shí)驗(yàn)工具374.3.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)37-384 33實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-394.4本章小結(jié):39-405變長量子遺傳算法在銀行業(yè)的應(yīng)用40-455.1當(dāng)前我國銀行業(yè)背景405.2聚類分析方法對銀行的意義40-415.3銀行客戶數(shù)據(jù)聚類分析41-435.4應(yīng)用設(shè)計43-445.5本章小結(jié)44-45