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1.
韩春燕 《内江师范学院学报》2009,24(8):27-30
传统的K—means算法对初始聚类中心敏感,聚类的结果随不同的初始输入而波动．为了消除这种敏感性,提出了一种改进的K-means算法,改善聚类算法中选取初值的依赖性,提高聚类结果的稳定性．仿真实验结果表明：改进后的K-means算法优于原始算法． 相似文献
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李建忠 《韩山师范学院学报》2008,29(6)
对web文本聚类中的数据预处理、聚类算法及结果评估等进行了分析研究．在由lucene和nutch构建的搜索引擎的基础上,提出基于k—means聚类算法web页聚类系统设计方案,并论述了各模块的设计与实现方法． 相似文献
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从数据挖掘方法中常用的聚类算法的基本原理，将聚类算法中的K—means算法用于客户关系管理系统中，实现客户分类．并且对K—means算法进行了改进，根据客户信用特征对客户进行预分类，提高了算法的效率． 相似文献
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K-means算法是聚类分析划分方法中的一种常用方法,也是目前在数据分析方法中最有应用前景的方法之一。但K mean算法对初始聚类中心十分敏感,这对处理学生成绩等数据而言,会导致聚类结果极为不稳定。为此,提出基于改进遗传算法的K means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中,可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题,并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价,利用所获得的数据聚类结果指导教学,从而提高教学质量。 相似文献
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话题发现中最常用的方法是基于增量式的Single Pass聚类算法,但是其依赖于文档的输入顺序且效率低下。针对这两个问题,提出在多层次话题发现基础上,基于Spark平台的算法并行化,将传统的Kernel K means算法进行并行化处理,以并行化的方式对数据进行初步聚类,并对后续数据进行增量式聚类。实验表明,多层次处理提高了话题的准确性;同时,并行化方式相比传统的话题发现方法,其效率有较大提高。 相似文献
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入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,但现有技术的误检率和漏检率较高。对入侵检测技术进行了介绍,分析了k means算法及其存在的问题,提出了相应的改进策略,并将改进后的算法应用于入侵检测系统中。仿真实验结果表明,改进后的k means算法在检测率和误检率上均优于传统的k means算法。 相似文献
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一种基于向量空间模型的文本聚类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了一种基于向量空间模型的文档聚类方法.提出了一个新的聚类模型,即在传统聚类模型的基础上增加一个文档特征向量调整模块;给出了一个特征评价函数用以进行特征提取;对一种基于相似度的平面划分聚类算法做了一些改进.实验结果表明本文提出的聚类模型是可行的. 相似文献
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针对k-means算法对初始聚类中心敏感的问题,提出利用人工鱼群算法去优化k均值算法,即先通过人工鱼的行为进行全局搜索,得到一个初始的全局最优划分后再进行聚类,运用云平台Hadoop的并行处理框架Mapreduce对混合算法实施并行处理,从而快速准确地处理大量数据。实验结果表明,改进后的算法在执行速度、准确性、加速比及可扩展性方面都有所提高。 相似文献
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图书馆只有挖掘用户潜在的信息需求,才能有针对性地革新服务流程,更新服务内容,扩展服务项目,进一步提高服务的质量、水平和效率。以旅游管理专业借阅记录作为挖掘数据源,先利用Apriori算法提示读者借阅的关联规则,挖掘读者的借阅兴趣和偏好,然后使用K means聚类算法,分析读者聚类特征,为图书馆服务创新和馆系合作提供了更为科学和严谨的研究思路及方法。 相似文献
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为了提高聚类结果和允许在结果中进行选择,将本体语义与文档聚类相结合,在文档处理过程中提出了基于WordNet的新的文档聚类算法.首先通过tf-idf对文档进行了表示,为了将WordNet的概念出现在文档集合中,通过新的实体对每一个单词向量进行扩展.其次,运用特征提取算法对文档进行特征提取.最后提出了本体集合聚类算法用以提高文本的聚类效果.实验构建在Reuters20新闻组的数据基础上,应用互信息作为试验结果的比较.结果表明:与已经存在的一些算法如MNB,CLU-TO,co-clustering等相比,基于本体的聚类算法在文本聚类上有很明显的提高. 相似文献
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政府公文数量巨大,不同政府网站公文分类规则不一 ,在引用和参考公文时可能发生混淆 。针对该问题,基于政府公文题目、摘要和正文内容,采用 K-means 算法对公文进行分类。首先对政府公文进行分词及去停用词等数据预处理操作,再通过词频—逆文档频率（TF-IDF）权值计算方法,将处理后的政府文本信息转换成二维矩阵,然后采用 K-means 算法进行聚类。使用清华大学 THUCTC 文本分类系统对公文聚类结果进行测试。实验结果表明,采用 K-means 算法对公文进行聚类,准确率达到 82.93%,远高于政府网站公文分类准确率。 相似文献
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一种改进的k-means聚类算法 总被引：2，自引：0，他引：2
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.首先引入轮廓系数的概念,通过计算不同K值下簇集中各对象的轮廓系数确定事先未知分类信息的数据集中所包含的最优聚类数Kopt;然后通过凝聚层次聚类的方法获得数据集的分布,确定初始聚类中心;最后利用传统的k-means方法完成聚类.理论分析表明,所提出的算法具有适度的计算复杂度.IRIS测试数据集的实验结果表明了该算法能够合理区分不同类型的簇集,且可以有效地识别离群点,聚合后的结果簇集具有较低的熵值. 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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K 均值算法（K-Means）是聚类算法中最受欢迎且最健壮的一种算法,然而在实际应用中,存在真实数据集划分的类数无法提前确定及初始聚类中心点随机选择易使聚类结果陷入局部最优解的问题。因此提出一种基于最大距离中位数及误差平方和（SSE）的自适应改进算法。该算法根据计算获取初始聚类中心点,并通过 SSE 变化趋势决定终止聚类或继续簇的分裂,从而自动确定划分的类簇个数。采用 UCI 的 4 种数据集进行实验。结果表明,改进后的算法相比传统聚类算法在不增加迭代次数的情况下,聚类准确率分别提高了17.133%、22.416%、1.545%、0.238%,且聚类结果更加稳定。 相似文献
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针对传统 K-means 算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果随机性大、优劣不定的缺点,通过定义局部方差,利用方差反映数据密集程度的特性,提出一种基于最小 局部方差优化初始聚类中心的 K-means 算 法。该算法选取数据集中局部方差最小的点作为一个初始聚类中心,并利用数据信息更新数据集,直到选到 k个初始聚类中心,实现初始聚类中心优化。基于 UCI 数据集与人工数据集进行实验,与传统 K-means 算法及最小方差优化初始聚类中心的 K-means 算法进行性能比较。实验结果表明,基于最小局部方差优化初始聚类中心的 K-means算法具有良好的聚类效果和很好的鲁棒性,且聚类时间较短,验证了算法有效性和优越性。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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传统的集中式聚类算法不适宜对传感器网络的分布式数据进行聚类,用遗传进化机制对传统k-means的分布式聚类算法进行优化,可得出遗传k-means聚类算法。遗传k-means聚类算法即在传感器网络中sink节点传送随机选取的初始k个簇心到各个传感器节点,在这些节点上分别用遗传k-means聚类算法将本地的数据划分到距离最近的簇,然后将簇信息在无线传感器网络里通过路由逐层上传合并汇聚到sink节点,计算k个簇心的平均值,再往下传送k个簇心,反复迭代更新直至聚类目标函数值达到最小为止。实验表明,遗传k-means聚类算法的聚类效果较好,收敛速度较快。 相似文献