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K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
1
作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 k-均值聚类算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量：1
2
作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 k-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析 聚类
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基于改进K-均值算法的零部件拣选聚类模型
3
作者 周到 董宝力 《软件导刊》 2024年第9期131-136,共6页
针对零部件多种少量拣选问题,在多人协同拣选模式下,任务分配不合理、拣选时长相差大,拣选环节易超时,构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型,并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包... 针对零部件多种少量拣选问题,在多人协同拣选模式下,任务分配不合理、拣选时长相差大,拣选环节易超时,构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型,并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包含拣选点数量相差巨大的缺点,采用各簇拣选时间为指标,对拣选点所归属簇变换,并利用遗传算法对聚类结果进行路径规划、拣选时长计算,得到最优聚类结果。以某安防设备生产企业的零部件拣选环节为研究对象,与简单分批得到的拣选时间进行对比,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 任务分配 k-均值算法 遗传算法 路径规划
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一种改进的多视图K-均值聚类算法 被引量：4
4
作者 伍国鑫 刘秉权 刘铭 《智能计算机与应用》 2014年第3期11-14,18,共5页
近几年来,随着互联网的发展以及大数据时代的来临,具有多种表示即多视图数据越来越多,如何将传统的单一表示的数据聚类方法应用在多视图数据被广泛研究。其中传统的K-均值聚类算法因为有效性以及对于大数据的高效性而被扩展到了多视图... 近几年来,随着互联网的发展以及大数据时代的来临,具有多种表示即多视图数据越来越多,如何将传统的单一表示的数据聚类方法应用在多视图数据被广泛研究。其中传统的K-均值聚类算法因为有效性以及对于大数据的高效性而被扩展到了多视图数据领域,本文针对最近提出的一个新的多视图K-均值聚类方法,结合co-training的思想,提出了一个改进的多视图K-均值聚类算法,并在三个标准数据集上进行了实验,同时和已有的一些方法进行了比较,结果表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类 多视图 k-均值 协同训练
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基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法 被引量：23
5
作者 赵博 宋正河 +2 位作者 毛文华 毛恩荣 张小超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期166-169,共4页
为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-... 为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。 展开更多
关键词 图像分割 微粒群算法 k-均值算法超绿特征
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一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法 被引量：19
6
作者 王家耀 张雪萍 周海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期188-190,共3页
空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验... 空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验表明,其结果优于传统K-均值聚类方法及单纯的遗传算法聚类。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间聚类 遗传算法 k-均值算法 遗传k-均值算法
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基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法 被引量：19
7
作者 巩敦卫 蒋余庆 +1 位作者 张勇 周勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1175-1179,共5页
K-均值算法是广泛使用的聚类算法,但该算法的聚类数目难以确定,且聚类结果对初始聚类中心比较敏感.本文提出一种基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法,该算法采用聚类中心的坐标和通配符表示微粒位置,通过定义微粒更新公式中新的加减运算... K-均值算法是广泛使用的聚类算法,但该算法的聚类数目难以确定,且聚类结果对初始聚类中心比较敏感.本文提出一种基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法,该算法采用聚类中心的坐标和通配符表示微粒位置,通过定义微粒更新公式中新的加减运算符,动态调整聚类中心的数目及坐标,此外,以改进的聚类有效性指标Davies-Bouldin准则作为适应度函数.5个人工和真实数据集的聚类结果验证了所提算法的优越性. 展开更多
关键词 聚类 k-均值算法 微粒群优化 微粒更新
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动态的K-均值聚类算法在图像检索中的应用 被引量：12
8
作者 张白妮 骆嘉伟 汤德佑 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第10期1843-1846,共4页
聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图像信息挖掘领域,该技术提高了图像检索的速度和质量。K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法,但K-均值算法严重依赖于经验参数和阙值的设定;自适应算法得到的聚类个数太多,相应的就是... 聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图像信息挖掘领域,该技术提高了图像检索的速度和质量。K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法,但K-均值算法严重依赖于经验参数和阙值的设定;自适应算法得到的聚类个数太多,相应的就是类内的图像个数过少,效率不是很高。从选取初始聚类点是否具有确定性、迭代次数是否过多和聚类个数是否适当等方面考虑,提出了一种新的聚类算法,即动态的K-均值法。模拟实验的结果表明,该算法具有较好的准确性和效率,使检索的质量和速度都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 k-均值聚类 图像检索 k-均值算法 基于内容 聚类算法 自适应算法 图像信息 个数 速度 技术
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基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究 被引量：24
9
作者 蔡锷 李阳阳 +2 位作者 李春明 谭晓伟 刘东民 《汽车技术》 北大核心 2015年第8期33-36,共4页
为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行... 为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维。然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况。对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多。 展开更多
关键词 汽车 行驶工况合成 k-均值聚类算法 西安市
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基于密度加权的粗糙K-均值聚类改进算法 被引量：25
10
作者 郑超 苗夺谦 王睿智 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期220-222,共3页
针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法。改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重。不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高... 针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法。改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重。不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高了聚类的准确性,降低了迭代次数,并且可以有效地减小孤立点对聚类的影响。 展开更多
关键词 聚类算法 粗糙k-均值 密度 孤立点
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云计算中基于K-均值聚类的虚拟机调度算法研究 被引量：17
11
作者 黄纬 温志萍 程初 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期807-812,共6页
为了提高云计算数据中心的资源利用率,动态优化部署虚拟机,提出基于K-均值聚类的虚拟机调度算法。使用虚拟机资源配置的相关性作为聚类的衡量标准,将虚拟机放置于与其资源互补的物理节点上,从而充分利用其资源,并具有高效稳定的特点。... 为了提高云计算数据中心的资源利用率,动态优化部署虚拟机,提出基于K-均值聚类的虚拟机调度算法。使用虚拟机资源配置的相关性作为聚类的衡量标准,将虚拟机放置于与其资源互补的物理节点上,从而充分利用其资源,并具有高效稳定的特点。进一步设计了在线调度算法处理新到达虚拟机的请求。提出了贪婪算法,并给出了其与最优离线算法竞争比的上界。基于真实数据集的实验结果证实了算法的正确性。 展开更多
关键词 云计算 k-均值聚类 虚拟机 调度 贪婪算法
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基于节点生长k-均值聚类算法的强化学习方法 被引量：13
12
作者 陈宗海 文锋 +1 位作者 聂建斌 吴晓曙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期661-666,共6页
处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情... 处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情况下该强化学习方法的算法步骤.在离散动作的MountainCar问题和连续动作的双积分问题上进行仿真实验.实验结果表明,该方法能够根据状态在连续空间的分布,自动调整划分的精度,实现对于连续状态空间的自适应划分,并学习到最佳策略. 展开更多
关键词 强化学习 k-均值聚类算法 Sarsa学习 连续状态表示
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基于初始聚类中心优化的K-均值算法 被引量：24
13
作者 王赛芳 戴芳 +1 位作者 王万斌 张晓宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期105-107,116,共4页
针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的... 针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。 展开更多
关键词 聚类 k-均值算法 点密度
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基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法 被引量：35
14
作者 苏锦旗 薛惠锋 詹海亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第1期8-11,共4页
提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果.实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中... 提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果.实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中传统的聚类中心初始化算法. 展开更多
关键词 k-均值算法 中心点划分 聚类分析
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基于赤平极射投影和K-均值聚类算法的优势结构面分析 被引量：14
15
作者 王俊杰 冯登 +1 位作者 柴贺军 刘云飞 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期74-81,共8页
对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析... 对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析为突入点,借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围,采用K-均值聚类算法和有效性检验,根据赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面交线。将该方法用于重庆万盛黑山谷的岩质滑坡中,结果表明,将赤平极射投影与K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面交线分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。 展开更多
关键词 岩质边坡 优势结构面交线 赤平极射投影 k-均值聚类算法
原文传递
基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用 被引量：11
16
作者 刘盈盈 石跃祥 莫浩澜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期191-192,203,共3页
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图... 如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 最优阈值化 k-均值算法 鲁棒性
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K-均值聚类算法在多波束底质分类中的应用 被引量：9
17
作者 吕良 金绍华 +2 位作者 边刚 崔杨 夏伟 《海洋测绘》 CSCD 2018年第3期64-68,共5页
针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类(K值)这一问题... 针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类(K值)这一问题,提出了基于底质采样点和分类效果连续性为原则的K值确定方法。实验结果表明:基于K-均值聚类分析算法的海底底质分类器能较好的实现海底底质类型的自动划分,适用于海量多波束底质特征参数的分类。 展开更多
关键词 多波束测量 海底底质分类 特征参数 k-均值算法 聚类分析
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面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究 被引量：5
18
作者 王亚雄 康峰 +2 位作者 李文彬 文剑 郑永军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期230-237,共8页
针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素... 针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。 展开更多
关键词 立木识别 点云数据 k-均值聚类算法 窗口滤波算法 哈夫曼树法
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基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测 被引量：21
19
作者 管硕 高军伟 +2 位作者 张彬 刘新 冷子文 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2014年第2期20-23,共4页
针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值... 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。 展开更多
关键词 RBF神经网络 交通流 预测模型 k-均值聚类算法
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一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法 被引量：15
20
作者 毕晓君 宫汝江 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第6期2040-2042,2046,共4页
传统的K-均值聚类算法虽然收敛速度快,但由于过度依赖初始聚类中心,算法的鲁棒性较差。为此,提出了一种改进人工蜂群算法与K-均值相结合的混合聚类方法,将改进人工蜂群算法能调节全局寻优能力与局部寻优能力的优点与K-均值算法收敛速度... 传统的K-均值聚类算法虽然收敛速度快,但由于过度依赖初始聚类中心,算法的鲁棒性较差。为此,提出了一种改进人工蜂群算法与K-均值相结合的混合聚类方法,将改进人工蜂群算法能调节全局寻优能力与局部寻优能力的优点与K-均值算法收敛速度快的优点相结合,来提高算法的鲁棒性。实验表明,该算法不仅克服了传统K-均值聚类算法稳定性差的缺点,而且聚类效果也有了明显改善。 展开更多
关键词 人工蜂群 聚类算法 k-均值
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