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论文研究-基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法.pdf
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2019-09-10
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针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法(SHO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。
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