基于K-means無監督機器學習算法的移動通信數據清洗方法

【關鍵詞】K-means無監督機器學習算法；K-means學習算法；移動通信數據；移動通信；數據清洗

引言

隨著數據規模的迅速增長，移動通信數據質量的問題也日益凸顯，其中最為突出的便是數據的噪聲和冗余。如何有效地清洗移動通信數據，提升數據質量，是當前數據挖掘和機器學習領域的重要研究課題。其中文獻方法能夠自動識別和處理數據中的異常值和缺失值，減少人工操作的復雜性和時間成本。但清洗效果很大程度上依賴于所選的統計模型，如果模型選擇不當，可能會導致清洗后的數據仍然存在偏差或誤差。文獻則可以根據具體的業務需求和數據特點制定清洗規則，精確地控制數據清洗的過程和結果，減少誤操作的可能性。但規則的制定需要深入理解數據和業務，對于復雜的數據集和多變的業務需求，規則制定可能變得非常繁瑣和困難。而利用K-means方法，可以對樣本中的離群點進行鑒別和剔除，保留有用的信息，提高數據的總體質量。希望通過本文的研究，能夠為移動通信數據清洗領域提供新的思路和方法，推動數據質量的提升和數據分析技術的發展。

一、移動通信數據信息預處理

進行移動通信數據信息預處理是數據清洗的起始步驟。首先，需要明確采樣目標，即確定需要采集哪些類型的移動通信數據。這可能包括通話記錄、短信記錄、流量使用、位置信息以及信號強度等。接下來，根據數據的特性和分析需求，選擇分層采樣并配置相應的采樣參數。配置好采樣參數后，使用專用的數據采集設備，從移動通信網絡中收集所需的數據。

采集到的數據需要進行去噪，消除移動通信數據噪聲有助于提高數據質量和后續分析的準確性。本文選擇小波閾值進行去噪。

通過設定閾值，對高頻系數進行篩選，保留或去除部分高頻成分。設x（t）表示移動通信數據，Y表示小波基函數，則小波變換去噪用公式可以表示為：

經過預處理后的移動通信數據，不僅提高了數據質量，還為后續的特征提取、異常值處理以及數據分析等工作提供了更為可靠的基礎。

二、提取移動通信數據特征

提取移動通信數據特征是數據清洗過程中的關鍵一環。通過對數據的深入分析和理解，提取出反映數據本質和特性的關鍵信息，這些特征的選擇和提取將直接影響K-means算法的性能和結果。

移動通信數據具有多變性，受到用戶行為、地理位置、時間、網絡環境等多種因素的影響，因此具有很強的多變性。例如，用戶的流量使用可能在一天內呈現明顯的波動，晚上可能較低，白天則可能較高；同時移動通信數據中的某些指標（如用戶突然發起的通話或短信）也具有一定的隨機性，難以準確預測。

雖然移動通信數據具有多變性和隨機性，但其中的不同指標之間可能存在相關性，信號強度可能與流量使用或通話質量有關。

三、利用K-means無監督機器學習算法處理異常值

在完成了數據特征的提取后，為了進一步提高數據的整體質量，本文利用K-means無監督機器學習算法來處理潛在的異常值。K-means算法通過將數據劃分為若干個簇，并根據簇內數據的分布情況來有效地識別并去除那些偏離整體數據分布模式的異常數據點。

在利用K-means算法處理異常值時，首先需要確定數據簇的數量K，表示將移動通信數據劃分為K個簇，并隨之產生K個簇中心。這些簇中心最初是從整個數據樣本集合中隨機選取的。接下來，算法會計算每個數據點到各個簇中心的歐氏距離，根據歐氏距離的大小，數據點會被分配到距離最近的簇中，具體公式如（5）所示：在每一次迭代中，算法會根據當前簇內數據的分布情況重新計算簇中心，然后再次計算每個數據點到新簇中心的距離，并重新分配數據點到最近的簇。這個過程會不斷重復，直到所有數據點都被分配到合適的簇中，且簇中心和簇內數據的分布情況不再發生顯著變化，此時算法結束。

通過這種聚類處理識別并去除異常值，需要注意的是，K-means算法的性能與初始類群中心的選取以及類數K的設置密切相關。因此，在實際應用中，需要通過多次嘗試和調整參數來優化算法的性能。

四、去除冗余數據實現數據清洗

在完成數據異常值處理后，本文需要對聚類后的各個類簇進行深入檢測，以識別并處理相似或重復的記錄。由于數據來源的復雜性，數據類型包括數值型數據和文本數據等。因此，在檢測相似重復記錄時，分兩步對冗余數據進行去除。

這個過程可以分為屬性匹配和記錄匹配兩步。屬性匹配主要計算數據集中任意兩條記錄同一屬性值的相似度或距離。而記錄匹配則是基于屬性匹配的結果，計算兩條記錄中所有屬性值的距離之和，從而得出記錄的相似度。通過這種方法，識別出數據集中的冗余記錄。

在處理冗余數據的過程中，K-均值聚類算法是一個有效的工具。它可以幫助找到數據中的自然分組，從而進一步減少冗余。

為了找到最佳的K值，采用平均輪廓系數的方法。首先，對于每個數據點，計算它與同一集群內其他點的平均距離a（i），這個值越小，說明點i與其集群內的點越相似。然后，計算點i與最近的外部集群的相似度b（i）。最后，根據這些值計算出點i的輪廓系數s（i）。將各測點的圍道系數進行平均，得出一個特定的圍道系數的平均值。相關計算公式如下：

對于一系列可能的K值，重復上述過程，計算每個K值對應的平均輪廓系數。最終，選擇使平均輪廓系數最大化的K值作為最佳集群數量。這樣，不僅能有效地減少數據冗余，還能確保聚類結果的質量，即集群內的點彼此相似，而與其他集群的點不相似。

通過使用平均輪廓系數確定合適的集群數量，進一步減少數據中的冗余信息，提高移動通信數據清洗的效果。

五、實驗

（一）實驗準備

本項目擬搭建一套基于Redox Enterprise Linux5.2的移動通信數據融合平臺，將通信大數據的采樣時間間隔設定為1.27毫秒，通信數據調度的時間間隔2.5秒，通訊通道載波頻率36kHz。其中平臺包含17553條移動通信數據記錄的數據集，并在其中引入116條相似重復記錄和129條缺失記錄進行數據清洗實驗。

在這個實驗環境中，硬件環境提供了強大的計算能力和存儲能力，確保能夠處理大規模的移動通信數據。軟件環境則提供了必要的編程工具和機器學習庫，使得K-means算法得以高效實現和運行。根據上述實驗準備展開對基于K-means無監督機器學習算法的移動通信數據清洗方法效果的驗證

（二）實驗結果與分析

為了展示本文移動通信數據清洗方法的效果，將其與文獻[1]、文獻[2]進行比較，對清洗后的數據質量進行檢測，實驗結果如表2所示：

通過對比三種不同方法的移動通信數據清洗效果，本文方法展現出了顯著的優勢。在數據完整性方面，本文方法達到了95%的完整度，遠超文獻[1]和文獻[2]方法，有效減少了數據丟失。而在數據準確性上，本文方法以98%的準確率領先，能更精確地識別和糾正錯誤數據，增強了數據的可靠性。此外，本文方法在數據一致性方面表現出色，達到97%的一致率。最后，在冗余度方面，本文方法將冗余數據降低至5%，顯著優于其他兩種方法，提高了數據的緊湊性和存儲效率。

綜上所述，本文方法在移動通信數據清洗質量效果方面表現出色，不僅在數據完整性、準確性和一致性上有所提升，而且在降低冗余度方面也有顯著效果。因此，本文方法可以作為一種高效、可靠的移動通信數據清洗方法，為數據分析和決策提供高質量的數據支持。

結束語

通過對基于K-means無監督機器學習算法的移動通信數據清洗方法的深入研究和實驗驗證，我們取得了顯著的成果。該方法有效地提高了移動通信數據的質量，降低了噪聲和異常值對數據分析的干擾，為后續的數據挖掘和決策分析提供了更為準確和可靠的數據支持。但K-means算法的性能受到初始簇中心點選擇的影響，不同的選擇可能導致不同的聚類結果，從而影響數據清洗的效果。我們將繼續深化對基于K-means無監督機器學習算法的移動通信數據清洗方法的研究，探索更加高效和穩定的算法實現方式，進行更加精準和高效的數據清洗。