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摘要
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。
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