高维混合型数据聚类及应用研究

项目名称： 高维混合型数据聚类及应用研究

项目编号： No.61170130

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 孙浩军

作者单位： 汕头大学

项目金额： 56万元

中文摘要： 高维混合型数据聚类问题的研究是近年来数据挖掘研究中提出的新问题，因数据的复杂性使得在全空间上聚类效果不理想。本项目瞄准这一焦点问题，通过研究多种类型数据的信息融合，建立基于遗传算法构建高维混合型数据的子空间聚类模型，开发适用于海量高维数据聚类分析的有效方法，以及在银行客户信用评价中的应用研究。主要研究方向：（1）用模糊逻辑研究多种类型数据的信息融合，解决目前信息融合中的信息丢失问题；（2）探索用遗传算法建立高维混合数据聚类子空间搜索模型,研究适应于子空间聚类评估的适应度，为评估子空间聚类效果提供依据，建立基于蚁群算法的主动进化变异机制，使收敛速度提高，而又不会陷入局部极小；（3）开展在银行客户信用评估聚类中的应用研究。

中文关键词： 信息融合；混合数据；子空间聚类；全信息熵；急性低血压

英文摘要：

英文关键词： information fusion；mixed data；subspace clustering；holo-entropy；acute hypotension episodes