一种改进的K一均值聚类算法

为了改进K-means聚类算法的不足,把混合粒子群优化算法引入到K-means聚类算法中,重新选取编码方式并构造适应度函数,在此基础上提出了一种改进的K-means聚类算法;通过两个经典数据集的测试,实验结果表明:改进的算法比K-means算法具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度,且其解的精度更高对初始聚类中心的敏感度降低.     

改进模糊聚类在数据流中的应用

针对现有数据流聚类算法的不足,提出了改进模糊聚类算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来确定聚类数目C.理论分析与实验结果表明,在数据流环境下所提出的改进模糊聚类算法比传统算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度.     

一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法

数据流的应用越来越广泛,数据流挖掘成为数据挖掘的重点研究方向之一。在分析各种数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法。算法以时间序列数据流模式表示技术为参考,以去除噪音和压缩数据为目的,实现了数据流的特征提取和概要存储。实验表明,算法具有低时空复杂度、自适应等特点。     

一种基于聚类的数据流隐私保护算法

数据流潜在无限、流动迅速、变化频繁等特点,使在数据流上实现隐私保护面临重大挑战.在阐述数据流匿名的概念及分析现有数据流匿名算法特点的基础上,提出基于聚类的数据流匿名设计思想,并给出算法实现.在真实数据集上的实验结果表明,新算法在满足匿名要求的同时能够降低概化和抑制处理带来的信息损失.     

一种基于数据流聚类的动态目标分群框架

为了解决动态目标分群问题,提出了一种基于数据流聚类的动态目标分群框架.该框架分为在线和离线两部分.在线部分采用临时存储结构和金字塔时间框架保存侦察数据集的概要信息;离线部分采用CNM算法对时间框架的信息进行聚类,最终得到分群结果.实验表明,该框架具有灵活的精度和效率平衡性,能够较好地满足决策辅助系统处理实时信息的需要.     

基于改进GA的K-均值聚类算法

利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点,借助免疫机制的优点,将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,提出基于改进遗传的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量．     

一种改进的K均值聚类算法

K均值算法是聚类方法中常用的一种划分方法,有很多优点,但也存在不足之处,它对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但对样本的输入顺序敏感,可能产生局部最优解,而且受孤立点影响比较大。本文针对这些不足之处,主要从数据预处理。初始聚类中心的选择和迭代过程聚类种子计算三方面进行改进,并做了改进前后算法的对比实验。结果表明,改进后的算法比原k均值算法具有更高的准确性,受孤立点的影响也大大降低。     

高维数据流的聚类离群点检测算法研究

针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测（CODHD-Stream）算法。该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的 K-means 聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点。通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度。     

改进的粗糙集模糊聚类算法及其应用

通过将粗糙集和模糊聚类算法相结合, 利用粗糙集中上近似集和下近似集的概念改进模糊聚类算法, 解决了模糊聚类边界不确定的问题, 得到了上近似集和下近似集的聚类结果, 从而实现更好的聚类, 改进算法可以处理边界问题和复杂数据问题. 将改进的粗糙集模糊聚类算法用于研究环糊精聚类, 并将聚类结果与K均值聚类分析算法、 模糊C均值聚类算法相比, 实验结果表明, 改进算法有较好的聚类效果.     

一种新的确定K-均值算法初始聚类中心的方法

针对传统的K-均值算法聚类时初始聚类中心难以确定的缺点，利用超立方体技术，并依据同类样本中多数样本具有类似的子向量的特点，将落入同一超立方体的样本认为是一类。然后以这些样本的均值作为初始聚类的中心，实现了聚类中心的确定。通过仿真实验和应用于沙尘暴和非沙尘暴样本的分类，验证了此方法的有效性。     

一种基于层次聚类的流数据挖掘方法

流数据的特点在于数据流快速、有序地到达,并且数据海量,许多应用领域中生成的数据都可以归结为此类型．数据挖掘技术可以从海量的数据中发现有意义的知识模型,传统的数据挖掘算法通常是针对静态数据集,对流数据却无法有效地处理．文章试图从层次聚类角度处理流数据,并探讨了一种基于最小代价函数的层次聚类算法．     

不完整数据的聚类研究

数据采集过程中存在大量缺失数据,即不完整数据.传统方法在聚类不完整数据时采用填充或丢弃缺失数据方式实现数据的聚类.依据不完整信息系统理论提出一种基于K-means的不完整数据聚类算法,算法首先将数据集划分成完整数据集和非完整数据集两部分,对完整数据集采用K-means算法进行聚类,然后将不完整数据依据设计的相似度度量方法划分到对应的簇中,实现数据集的聚类.实验结果表明,提出的方法能够高效、精确地实现不完整数据聚类.     

基于时间衰减的分布式数据流聚类算法

为了发现分布式数据流环境下的微簇,针对数据流的遗忘特性,提出一种基于时间衰减的数据流聚类算法.根据衰减模型增量式的处理局部站点,将局部模型发送给中心站点.中心站点对局部站点的微簇进行合并,生成全局聚类模型.通过真实数据和仿真数据的实验表明,该算法能够得到较好的聚类质量,并且有较好的伸缩性.     

一个基于K-means的聚类算法的实现

聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法，它能找到样本比较密集的部分，并且概括出样本相对比较集中的区域．分析了传统的聚类算法及局限性，讨论了一个基于K-mealls算法的实现过程，使得算法可处理存在孤立点的大文档集，得到最佳的聚类结果。     

基于K均值算法的数据聚类和图像分割研究

K均值算法利用K个聚类的均值作为聚类中心,通过对比样本到各聚类中心的距离,将样本划分到距离最近的聚类中,从而实现样本的聚类.分析了K均值算法的基本原理和实现步骤,并将其应用于数据聚类和图像分割,取得了较好的聚类效果.最后,针对K均值算法的不足之处,提出了改进措施,提高了K均值算法的聚类性能.     

基于滑动窗口的动态数据流聚类算法研究

数据流聚类算法是当前数据流研究领域里的重要分支,而滑动窗口是数据流中一种关注近期数据的近似方法,提出一种采用滑动窗口处理数据的优化算法SWStream.算法采用双层架构思想,在线阶段利用滑动窗口树存储概要结构,动态调整窗口大小.而在离线阶段对上一阶段的结果进行宏聚类,得到最后的结果.实验验证本算法有更高的处理效率,也相对节约内存.     

高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用

针对数据流具有数据量无限且流速快的特点，将高斯混合密度降解模型应用于数据流聚类问题，在数据流中找出有效的高斯分量，并且合并相等的高斯分量．通过采用真实数据进行实验的结果表明，此方法能够有效解决数据流的聚类问题．     

基于SOFM网络的改进K-均值聚类算法

针对传统的K-均值聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出一种改进的K-均值聚类算法,利用自组织特征映射网络(SOFM)自动获得初始聚类中心.实验结果表明,改进的K-均值聚类算法能有效改善聚类性能,提高聚类的准确率.     

高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用

针对数据流具有数据量无限且流速快的特点,将高斯混合密度降解模型应用于数据流聚类问题,在数据流中找出有效的高斯分量,并且合并相等的高斯分量.通过采用真实数据进行实验的结果表明,此方法能够有效解决数据流的聚类问题.