基于质心的样本加权聚类算法

针对传统的以k-means为代表的分割聚类算法认为所有的聚类样本对聚类中心的影响都是相同的这一观点,提出基于样本加权的聚类算法,并采用实际数据集验证算法的有效性.实验表明,该算法比传统的k-means聚类算法具有更高的精确度.     

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.     

分布式k-means聚类算法的改进

经典的分布式k-means聚类算法随机选取初始聚类中心,进行多次的迭代,容易使得聚类效率低,网络通信量大,而且聚类结果不稳定。针对这些问题,提出一种改进的分布式k-means聚类算法。该算法通过划分数据集,计算属性最密集的k个数据块作为聚类中心,以确保聚类中心的代表性,进而减少算法的迭代计算次数,提高聚类效率。通过在Hadoop分布式平台上进行实验,结果表明改进算法能减少迭代次数和收敛时间。     

一种改进的k-means初始聚类中心选择方法

针对传统k-means聚类方法随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢、聚类效果较差的问题,本文结合空间相似度度量提出一种改进的k-means初始聚类中心选择方法.该方法通过定义空间中样本的相似度,从而选择相似度较小的样本作为初始聚类中心,以减少达到聚类稳定状态的迭代次数,提高聚类的效率.UCI数据集上的实验结果表明,与传统k-means聚类方法相比,本文提出的改进的k-means初始聚类中心选择方法能够使聚类的收敛速度加快,得到良好的聚类效果.     

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.     

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.     

基于期望最大化的K-Means聚类算法

针对高维数据下的聚类效果需要提高,提出一种基于期望最大化的k-means聚类改进算法.该算法在没有降维和破坏原有数据结构的情况下,把期望最大化算法和k-means算法相结合,用期望最大化算法选取k-means的算法的初始聚类中心.并针对高维数据提出一种新的距离算法,代替传统的距离算法.实验结果表明提出的算法的可行性,并且在处理高维数据时的有效性.     

基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘中的应用

针对传统聚类算法存在挖掘效率慢、 准确率低等问题, 提出一种基于最小生成树的多层次k-means聚类算法, 并应用于数据挖掘中. 先分析聚类样本的数据类型, 根据分析结果设计聚类准则函数; 再通过最小生成树对样本数据进行划分, 并选取初始聚类中心, 将样本的数据空间划分为矩形单元, 在矩形单元中对样本对象数据进行计算、 降序和选取, 得到有效的初始聚类中心, 减少数据挖掘时间. 实验结果表明, 与传统算法相比, 该算法可快速、 准确地挖掘数据, 且挖掘效率提升约50%.     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于局部密度离群点检测k-means算法

针对数据集的聚类过程容易受到离群值的影响这一问题,提出了局部密度离群值检测k-means算法,即先对数据集使用局部密度离群值检测方法检测离群值,先把离群值去除,再进行k-means聚类,算法的有效性通过Davies-Bouldin指标(DB)、Dunn指标和Silhouette指标进行评价,在人工生成的数据集与UCI数据集上验证,去除离群值,再使用k-means算法得到的聚类结果相比原始数据集进行k-means算法聚类结果较好,并且用在疫情数据分析上,对安徽省、北京市、福建省、广东省等24个省、市、自治区2020年2月18日新型冠状病毒肺炎确诊人数进行聚类分析,得到的去除离群值在使用k-means算法相比原始数据集进行k-means算法聚类结果较好,该结果能帮助更好地在实际中怎么去做决策以及更好地降低经济损失。     

核k-凝聚聚类算法

为解决k-means聚类算法和k-凝聚聚类算法对于非凸形状数据聚类正确率低和模糊核聚类算法(FKCM)收敛速度慢的问题,将k-凝聚聚类算法与核函数方法相结合,在高维特征空间构造了新的核聚类算法--核k-凝聚聚类算法,实现了k-凝聚聚类算法的核化.通过Matlab编程进行数值实验,证明了核k-凝聚聚类算法在聚类的准确性、稳定性、健壮性等方面较之k-means聚类算法、k-凝聚聚类算法和FKCM有一定程度的改进.     

利用测地线距离的改进谱聚类算法

针对往复式压缩机故障数据空间分布复杂、常规算法不能有效聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类算法.该算法使用新的相似度矩阵计算方式,根据故障数据流形分布的特点引入测地线距离取代欧氏距离作为数据间的关系度量;通过计算各数据点的邻域密度因子有效地识别和剔除了噪声点;利用基于密度的局部欧氏距离调整方法对流形间隙过小的区域进行了处理.在几个人工数据集和往复式压缩机故障数据集上的测试结果表明,改进谱聚类算法对于具有流形分布、多尺度、有噪声、流形间隙过小甚至交叉等特点的数据具有很好的聚类能力,聚类准确率比常规的k-均值和MSCA谱聚类算法分别提高了50.86%和8.6%.     

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k—means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。