增量式粗糙聚类算法：基于遗传改进的动态手写体识别

本篇论文研究主要集中在"论文研究-抗混叠轮廓波变换的脱线中文手写体笔迹识别.pdf"，关注的是数据挖掘领域中的增量式聚类方法。在当前大数据背景下，数据挖掘技术常常面临数据动态变化的问题，即数据集可能会随着时间的推移而增加或删除。传统的做法是对整个数据集重新进行挖掘，这在数据量庞大时效率低下。因此，研究增量式聚类算法具有重要意义，它允许对数据的变化部分进行增量式更新，而非重置整个挖掘过程。 论文提出了一种基于改进遗传算法的粗糙聚类方法（IRCBGA）的增量式版本，旨在解决在数据更新后如何高效维持和更新聚类结果的问题。这种增量式算法特别适合处理大规模动态数据环境，因为它能够节省空间，只需存储必要的数据变化部分，从而显著提高聚类效率。 粗糙集理论是论文研究的核心概念，由波兰数学家Pawlak在1982年提出，它适用于处理模糊和不精确的数据。论文中的关键概念包括论域、等价关系、不可区分关系、上近似和下近似等。这些概念为构建增量式粗糙聚类算法提供了理论基础，它们定义了如何根据现有知识库对数据进行分类和归纳。 文章还提及了动态粗糙增量聚类方法，这是一种针对数据动态变化设计的算法，通过结合粗糙集理论和增量式挖掘技术，可以有效地处理新数据的加入或旧数据的删除，而无需对整个数据集进行重新分析。这对于实时性和效率优化具有实际应用价值，特别是在计算机工程与应用领域，如长沙理工大学计算机与通信工程学院的研究人员所探讨的场景。 这篇论文深入探讨了增量式聚类算法在抗混叠轮廓波变换的脱线中文手写体笔迹识别中的应用，以及粗糙集理论如何在这个过程中起到关键作用，尤其是在处理大规模和动态数据时的优势。通过这种方法，可以提高数据挖掘的实时响应能力和效率，对于现代信息技术的发展具有重要的推动作用。