一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

一种新的基于蚁群原理的聚类算法

为了改善聚类分析的质量,提出一种与蚁群原理相结合的聚类方法. 首先对传统的聚类算法k-means进行改进,克服传统的k-means算法必须事先确定分类的个数k和选择聚类点的缺陷,然后将蚁群算法的转移概率引入k-means算法,对上述聚类结果进行二次优化.实验结果表明,改进的k-means与蚁群算法相结合的聚类方法比单一聚类算法更有效.     

基于leader的k-means改进算法

针对传统k-means算法中初始聚类中心选取的随意性对于聚类结果影响较大的问题,提出了基于Leader算法的k-means改进算法——Lk-means算法.该算法有效避免了初始聚类中心选取的边缘化和随意性.实验证明,Lk-means算法的聚类结果更加有效合理.     

k-means聚类算法的改进研究

聚类分析是数据挖掘的一个重要运用方法,它是一个把数据对象划分成子集的过程.k-means算法是一个基于划分且应用非常广泛的聚类算法,具有原理简单、便于理解和实现、能处理大数据集等优点.但是,该算法也存在着一些不可避免的缺点,本论述针对在多维空间k-means算法中聚类数需要事先给定以及该算法对初始中心点选取的敏感性这两方面的缺点给出了改进算法,并选取数据集对改进算法进行试验.结果表明笔者提出的改进算法比传统的k-means算法和基于最大最小距离算法的k-means聚类算法具有更高的有效性和稳定性.     

基于改进的k-means差分隐私保护方法在位置隐私保护中的应用

针对k-means差分隐私聚类结果的可用性较差的问题,依据LBS的数据采集特点对k-means算法进行了改进.仿真实验证明:在LBS隐私保护方面,提出的改进k-means聚类方法在聚类结果的匿名性方面相对普通差分隐私k-means聚类方法有一定程度的提高.     

一种基于局部密度的k-means算法

针对k-means算法必须事先指定初始聚类数k,并且对初始聚类中心点比较敏感,聚类准则函数对求解的最优聚类数评价不理想,提出一种基于局部密度的启发式生成初始聚类中心方法,在此基础上设计一种准则函数自动生成聚类数目,改进了传统k-means算法.实验表明改进的算法比传统k-means算法提高了聚类效率.     

一种改进的聚类算法在入侵检测中的应用

为了研究聚类算法在入侵检测中的应用,该文讨论了传统的k-means算法,指出其存在的问题;将遗传算法引入到聚类算法中,提出了一种改进的k-means算法。实验证明,用该算法实现的数据聚类与传统的k-means算法相比较,能有效提高数据聚类效果。     

基于Canopy和k-means算法的订单分批优化

文章针对物流企业的订单分批问题,提出了改进的Canopy-k-means算法。该算法是采用Canopy算法依据最大最小原则生成初始聚类中心,并使用k-means聚类算法对其进行优化获取分批结果的。此外,文章针对不同规模的订单数据集,比较了该算法和先来先服务(first come first served,FCFS)、k-means以及Canopy-k-means算法的实际效果,实验结果表明:该算法可以避免k-means算法中k值选取的盲目性,同时可以有效地提高分拣效率以及降低分拣批次。     

改进k均值聚类算法在网络入侵检测中的应用研究

针对k-means算法事先必须获知聚类数目以及难以确定初始中心的缺点, 提出了一种改进的k-means聚类算法.改进后的算法首先使用了复合形和粒子群算法来选取聚类的初始中心点,然后使用k-means算法快速收敛获取聚类结果.实验表明:把改进后的算法用于网络入侵检测系统中,可以提高不需指导的异常检测的检测率,降低误检率.     

基于改进人工蜂群算法的k-means聚类算法

为克服k-means算法对初始聚类中心敏感的缺点,提出用改进后的人工蜂群算法来优化k-means算法的聚类中心。用最大距离积法对蜜源进行初始化,提高了蜜源的质量。增加蜜源搜索范围的动态调整因子,加快了算法的收敛速度。蜂群间经验值的交换,让算法在跳出局部最优解的同时,获得一个适应度值较高的蜜源;孤立点的寻找进一步提高了算法的有效性。实验表明,该算法加快了算法的收敛速度并提高了k-means聚类结果的准确度。     

基于密度的全局K-means算法的改进

针对全局K-means聚类算法和快速全局K-means聚类算法在选择下一簇的聚类中心点时,需要逐一计算数据集中每个点作为备选聚类中心点时的簇内平方误差函数,而数据集中存在很多不可能作为备选点的噪声点.为剔除噪声点,提出了一种基于高密度数的DGK-means算法,并通过UCI数据库中的4组数据集进行实验测试.验证了在聚类效果稳定的前提下,改进的DGK-means算法比全局K-means算法和快速全局K-means算法,聚类用时更短,聚类效率更高.     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...     

一种基于密度的增量 k-means 聚类算法研究

介绍了 k -means 和 DBSCAN 聚类算法的基本原理和优缺点,针对传统聚类算法无法有效处理高维混合属性数据集的问题,对原有的数据归一化方法进行改进,在 k -means 和 DBSCAN 聚类算法的基础之上,结合增量聚类的思想和数据之间相异度的计算方法,提出了基于密度的增量 k -means 聚类算法,有效处理具有高维混合属性的数据集,改进了数据相异度的计算方法。     

基于扇形趋利果蝇优化算法改进的FS-K聚类算法

针对果蝇算法对高维函数收敛精度低的缺点,提出了一种改进的基于扇形搜索的果蝇算法(Fan search-Fruit Fly Optimization Algorithm,FS-FOA),该算法在原果蝇FOA算法的基础上改进了果蝇群体的搜索路径,并赋予果蝇个体趋利性,使更多的果蝇个体朝着味道浓度更大的方向前进,使果蝇群体的搜索方向有更多的选择性,增加果蝇算法在处理高维函数问题上的收敛速度和收敛精度;并将改进的FS-FOA算法与K-means聚类相结合,提出一种FS-K聚类算法,与原K-means聚类和原果蝇(FOA)算法进行对比实验,引入5个经典的测试函数对原FOA算法和FS-FOA算法寻优结果进行测试,结果表明采用FS-FOA算法具有更高的收敛精度;引入5个UCI公共数据集对改进FS-K聚类算法和原K-means算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法进行测试,结果表明FS-K聚类算法具有更好的聚类效果。     

混合并行遗传算法在多文档文摘中的应用

提出了一种基于改进混合并行遗传算法的多文档文摘方法.该方法将k-means聚类算法的高效、局部搜索特性,和并行遗传算法的全局优化能力有机结合,解决了k-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感,易于陷入局部最优等问题,提高了多文档聚类算法的效率和精确度.     

一种用于文本聚类的改进k-means算法

k-means是目前常用的文本聚类算法,针对其最终搜索的局部极值与全局最优解偏差较大的缺点,采用一种基于局部搜索优化的思想来改进算法,并推导出目标函数的变化公式。根据目标函数值的改变对聚类结果作再次划分后,继续k-means迭代,拓展其搜索范围。理论分析和实验结果表明修改后的算法能有效地提高聚类的质量,且计算复杂度仍与数据集文本总数呈线性变化。     

一种增量式MinMax k-Means聚类算法

针对MinMax k-means算法易产生空解、 收敛速度慢和计算效率低的问题, 提出一种增量式MinMax k-means聚类算法. 该算法从给定的初始聚类个数开始, 以固定步长递增式产生新的聚类中心, 采用基于数据均衡的快速分裂方法产生增量聚类中心, 从而避免了传统增量聚类中心选择中遍历数据、k-means聚类算法运行次数过多导致的大计算量问题. 与MinMax k-means及相关算法的对比实验结果表明, 该算法在计算效率和求解精度上均优于对比算法, 有效改善了MinMax k-means聚类对初始化中心敏感和易产生空解的问题.     

Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割

为减弱经典k-means 算法中ＲGB( Ｒed Green Blue) 空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服ＲGB 空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab 颜色空间的改进k-means 聚类彩色图像分割方法。首先,将颜色空间从ＲGB 转换为Lab 空间,每个像素点都可以由L、a、b 3 分量组合进行表示。其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means 算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的。通过实验证明该改进算法比经典k-means 算法具有更好的分割效果和准确度。     

基于约束信息的并行k-means算法

为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜...