深度强化学习优化的学习向量量化聚类算法

基于学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)单次迭代聚类效果不稳定和随着数据维度增大,聚类效果下降的缺陷,采用了一种深度强化学习优化的LVQ聚类算法.将LVQ算法的每一次迭代看做深度强化学习的一个状态,LVQ算法初始化一组原型向量后,用原型向量与数据集中每一个数据点做"拉近"或"远离"运算来完成一次迭代.优化算法挑选一部分数据点,并与原型向量做运算,将这一过程作为一个动作,选取的数据子集不同,产生的动作也不同,把这些动作组成动作集,选定动作后,根据奖赏函数找到最佳动作,进入下一状态.通过对UCI公共数据集和碳碳沉积数据集试验,得出优化后的算法FMI提升3％到10％,Dunn指数提升2％到9％,准确率提高3％到6％,用于公共数据集及碳碳沉积材料的生产过程数据分析性能较优.