基于菌群优化的K均值聚类算法研究

为了提高数据挖掘的聚类准确度,提出了一种基于菌群优化的K均值(K-means)聚类算法.采用K均值算法建立数据聚类模型.根据聚类类别数设定多个聚类中心坐标.设定所属类别距离阈值,然后计算待聚类点和所有中心点距离来划分该聚类点的类别.根据参与聚类各节点和各自中心点的距离值建立适应度函数.引入菌群优化算法对K均值聚类过程进...     

FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合

模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.     

基于模糊迭代聚类的水资源分区研究

给出一种模糊聚类循环迭代模型以及确定最佳聚类数的方法,采用交叉循环迭代的方法确定聚类中心,通过判断聚类准则函数获得最佳聚类数。最后将模糊聚类循环迭代模型应用到对我国 29 个省、市、自治区的水资源分区的研究中,将水资源按照 4 个指标分为 5 个类别,结果表明,模糊循环迭代聚类模型得出的分区结果比较合理。     

基于混合聚类方法的电力系统负荷概率模型

针对利用k-均值聚类算法形成发电系统充裕度评估中的聚类负荷模型时存在的聚类中心初始值和聚类数难以确定的问题,提出根据负荷水平对充裕度指标的贡献度,将负荷曲线分成高贡献度、中等贡献度、低贡献度等分区,分别采用层次聚类、均值-标准差、随机法来选择各分区中聚类中心初始值;定义改进效率指标,将改进效率作为收敛条件确定聚类数.利用本文方法所得的聚类负荷模型,采用状态抽样法计算IEEE RTS79电力系统可靠性测试系统的发电系统充裕度指标.算例结果表明,同采用基于传统k-均值聚类方法的负荷模型结果相比,基于混合聚类方法得出的负荷模型的计算结果更精确,收敛速度更快.     

一种基于名词短语的检索结果多层聚类方法

为了对检索结果获取高质量的聚类效果,提取名词短语作为候选类别标签,根据候选类别标签分布情况生成基础类,再使用具有线性时间复杂度的一趟聚类算法对基础类进行多层聚类。与NEC,STC和Lingo算法的对比实验表明:该方法在类别标签的可读性、有效性以及聚类性能上都优于以上3种方法。     

基于山峰聚类的聚类上限确定方法

文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.     

ID-DC:基于分布式聚类的入侵检测方法

提出了基于分布式聚类的异常入侵检测方法ID-DC,通过对训练集进行分布式聚类产生聚簇模型,采用基于双参考点的标识算法Double-Reference标记异常簇,不需要具有类别标签的训练集且可自动确定聚簇模型的个数.实验中采用了网络入侵检测数据集KDD-CUP-99来训练模型.实验结果表明:通过采用分布式聚类算法建立的分布式入侵检测模型可有效地检测攻击,检测率高,误警率低.     

基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测。预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值。     

基于自编码器的电力负荷聚类分析

电力负荷聚类分析研究是负荷特性模拟、需求侧管理等应用的基础。针对负荷数据日趋多样性、随机性,传统K-means算法无法有效处理高维数据,且存在人工给定聚类数目K值及随机选取初始聚类中心易收敛至局部最优的问题,本文提出一种基于自编码器(Auto-Encoder,AE)降维的电力负荷聚类方法。首先利用自编码器网络对采集的负荷数据提取特征,降低数据维度,然后通过密度权值Canopy算法对降维后的数据预聚类,得到初始聚类中心和最优聚类数目K值,将预聚类结果结合K-means算法进行聚类。算例结果表明,该方法能够有效对负荷数据进行特征提取,并减少聚类过程中的复杂度,提高了聚类结果准确度和聚类效率。     

结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法

为向负荷预测模型提供准确可靠的相似日训练样本集合,针对现有聚类算法在初始聚类中心选取方面的不足,提出了一种基于数据中心度的改进聚类算法,并搭建集数据筛选、聚类、优化、训练、预测为一体的日最大负荷预测模型.首先,基于各被聚类对象的中心度,选取聚拢效果最好的对象作为第一个聚类中心代入Canopy算法,形成初始聚类中心集合;然后,采用K-means聚类算法,得到不同类别相似日的训练样本;最后,利用PSO-GA-BP神经网络算法搭建日最大负荷预测模型进行预测分析.算例对某地区2011—2012年日最大负荷开展预测分析,结果表明：所提方法在聚类指标与预测指标上均具有一定优越性,具备一定实际工程应用价值.