改进模糊聚类下电力多源异构数据动态挖掘

1

作者 王震峰 《电子设计工程》 2025年第9期125-129,134,共6页

为了提高电力多源异构数据动态挖掘效果及结果可靠性,采用了改进模糊聚类方法。引入隶属度函数,以更好地描述电力数据的不确定性。为了更准确地描述多源异构电力数据样本间的相似度,利用加权马氏距离替代模糊C均值聚类算法中的欧氏距离... 为了提高电力多源异构数据动态挖掘效果及结果可靠性,采用了改进模糊聚类方法。引入隶属度函数,以更好地描述电力数据的不确定性。为了更准确地描述多源异构电力数据样本间的相似度,利用加权马氏距离替代模糊C均值聚类算法中的欧氏距离,从而提升动态挖掘的精度。此外,结合蚁群算法,确定模糊C均值聚类算法的初始聚类中心与聚类中心数量,进一步改进算法,并成功应用于电力多源异构数据的动态挖掘。通过实验验证,该方法在电力系统数据集中能够有效地进行动态挖掘,分析电力用户的用电模式,并且在不同异常值比例下均表现出较高的斯皮尔曼等级相关系数,证明了其动态挖掘结果的可靠性。 展开更多

关键词 改进模糊聚类 电力数据 多源异构 动态挖掘 马氏距离 蚁群算法

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基于模糊聚类的网络敏感数据流动态挖掘 被引量：1

2

作者 鲁江 《电子设计工程》 2024年第9期152-155,160,共5页

为解决网络敏感数据流相似性较高且差异性较大,导致挖掘量下降的问题,该文设计基于模糊聚类的网络敏感数据流动态挖掘方法。构建模糊矩阵,计算不同网络敏感数据流样本间马氏距离,衡量两个样本间相似性,消除变量之间的差异性。引入速度... 为解决网络敏感数据流相似性较高且差异性较大,导致挖掘量下降的问题,该文设计基于模糊聚类的网络敏感数据流动态挖掘方法。构建模糊矩阵,计算不同网络敏感数据流样本间马氏距离,衡量两个样本间相似性,消除变量之间的差异性。引入速度收敛阈值,根据不同数据间模糊关系,对网络敏感数据流进行动态分类。利用遗传迭代算法迭代处理敏感数据流最大散度,获取最优离散性迭代值,通过对特征点进行聚类和均匀分配,结合动态挖掘误差拟合实现数据动态挖掘流。由实验结果可知,该方法挖掘到的数据量较多,无论是相似性数据还是差异性数据均能够被全部挖掘出来,挖掘结果具备可靠性。 展开更多

关键词 模糊聚类 网络敏感 数据流 动态挖掘 模糊关系

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大数据中数据挖掘模型的模糊改进聚类算法 被引量：10

3

作者 李小红 常振云 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期177-182,共6页

在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集... 在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集群代表的基础上,改为选取多中心点进行增量式聚类算法的分析。但是,通过这样的算法进行数据分析也存在一定的问题,主要表现在其中心点选择是固定的,灵活性很差。基于以上原因,文中将对原有基础算法做出改进,主要对大数据中数据挖掘模型的增量型模糊聚类算法做出分析,经实践验证,改进后算法切实可行,普适性较强。 展开更多

关键词 增量型模糊聚类 大数据 数据挖掘模型 聚类算法 余弦相似度 隶属度矩阵

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数据挖掘中模糊C聚类算法的寻优能力优化 被引量：2

4

作者 陈佳 石林 《科技通报》 北大核心 2015年第9期208-211,共4页

随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值... 随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值进行优化,然后引入核函数的概念,对模糊C聚类算法的寻优过程进行改进。仿真验证得到的结果是,本文所提出的模糊C聚类算法,能够在核函数和权值优化上有更好和更加稳定的聚类。 展开更多

关键词 数据挖掘 模糊C聚类算法 特征权值优化 核函数优化

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基于数据流模糊聚类挖掘的入侵检测系统研究

5

作者 李俊鹏 王勇 +1 位作者 白焱 李云杰 《现代防御技术》 北大核心 2013年第2期207-211,共5页

传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现。提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入... 传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现。提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入侵检测系统,实验结果显示,该方法有较高的检测率和较低的漏报率和误报率。 展开更多

关键词 数据流挖掘 聚类算法 基于数据流的模糊聚类挖掘算法(sfcm) 入侵检测

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配网工程中数据挖掘模型的模糊聚类算法研究 被引量：5

6

作者 顾虹 杨波 +2 位作者 张璐 潘行健 林子滟 《电子设计工程》 2022年第12期162-166,共5页

针对配电网工程数据体系较大、现有信息可挖掘价值难以全面利用及数据审计管理精度偏低等问题,文中提出了一种基于模糊聚类算法的新型配网数据挖掘模型。传统数据挖掘中,大多数聚类算法是基于对象间的差异函数进行建模的。而对于具有庞... 针对配电网工程数据体系较大、现有信息可挖掘价值难以全面利用及数据审计管理精度偏低等问题,文中提出了一种基于模糊聚类算法的新型配网数据挖掘模型。传统数据挖掘中,大多数聚类算法是基于对象间的差异函数进行建模的。而对于具有庞大数据量及较多数据类型的配网工程而言,直接采用传统方法建模较为困难。因此,可同时构造对象并进行属性变量最优划分的聚类算法成为了配网数据挖掘的研究方向。文中在块模糊c均值法的基础上,引入了模糊k值分块聚类的概念,并提出配网数据改进分块模糊k值聚类算法。同时利用最小化目标函数有效减少了算法的迭代次数,实现了智能化感知数据信息波动等功能。且通过两个工程案例的实验结果,从直观数据聚类与配网工程成本数据聚类两个方面,验证了所提改进算法的有效性。 展开更多

关键词 配网工程 数据挖掘 模糊聚类算法 CEM FCM

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电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析 被引量：6

7

作者 郭燕萍 《现代电子技术》 2021年第13期130-134,共5页

以精准挖掘电商客户数据为目标,研究电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法。规范与处理所采集电商客户数据完成数据准备,实现待挖掘数据预处理;通过预处理电商客户数据可获取相异度矩阵和数据矩阵两种数据结构,将FCM模糊聚类分析算法... 以精准挖掘电商客户数据为目标,研究电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法。规范与处理所采集电商客户数据完成数据准备,实现待挖掘数据预处理;通过预处理电商客户数据可获取相异度矩阵和数据矩阵两种数据结构,将FCM模糊聚类分析算法应用于所获取矩阵中;通过优化目标函数获取模糊划分矩阵以及聚类中心,重复迭代更新隶属度函数和聚类中心,直至隶属度矩阵稳定至固定范围,获取不同类别的模糊划分矩阵以及聚类中心即电商客户数据挖掘结果。实验结果表明,将该算法应用于电商客户数据挖掘中,聚类正确率高于99.5%,并具有较高的实时性,可作为电商企业决策依据。 展开更多

关键词 聚类算法 模糊运算 数据挖掘 电商客户 数据预处理 聚类中心 目标函数优化

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一种新的数据流模糊聚类方法 被引量：22

8

作者 孙力娟 陈小东 +1 位作者 韩崇 郭剑 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1620-1625,共6页

针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题,该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理,并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明,相对于现有... 针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题,该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理,并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明,相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和Stream KM++算法而言,WDSMC算法具有更好的聚类精度。 展开更多

关键词 数据挖掘 数据流 模糊C均值聚类 权值衰减 微簇聚类

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一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法 被引量：2

9

作者 蔡虹 叶水生 《南昌航空工业学院学报》 CAS 2005年第1期19-23,共5页

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法,并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中,取得了学习时间短和预测精度高的效果,证明该方法是有效的,具有较高的实际应用性。

关键词 挖掘方法 模糊聚类 网络数据 组合 BP神经网络 改进算法 数值预测 预测精度 学习时间 启发式 应用性

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一种对数据流进行聚类的改进算法 被引量：1

10

作者 吴陈 孙宏 《电子设计工程》 2017年第22期23-25,30,共4页

针对套用传统的聚类方法对数据流的聚类是行不通的这一问题,提出一种以遗传模拟退火算法为基础的模糊C均值聚类算法(SAGA_FCM)对数据流进行聚类。SAGA_FCM算法有效地避免了传统的模糊C均值聚类算法(FCM)的最终聚类结果依赖于其初始值的... 针对套用传统的聚类方法对数据流的聚类是行不通的这一问题,提出一种以遗传模拟退火算法为基础的模糊C均值聚类算法(SAGA_FCM)对数据流进行聚类。SAGA_FCM算法有效地避免了传统的模糊C均值聚类算法(FCM)的最终聚类结果依赖于其初始值的选取,也解决了其容易陷入局部最优解的问题。通过将SAGA_FCM算法和FCM算法聚类数据流的实验结果进行对比,得出采用SAGA_FCM算法聚类数据流会取得较好的效果。 展开更多

关键词 模糊C均值算法 遗传模拟退火算法 数据流 聚类

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基于分布式数据流聚类的成绩层次化评估方法

11

作者 陈海英 陈华 《保定学院学报》 2024年第4期105-110,共6页

为提高成绩评估结果的准确率,针对成绩数据具有的多元化、容量大、分布式的特点,引入分布式数据流聚类算法,优化数据聚类精度和时效性,实现成绩层次化评价.首先,通过聚类特征指数直方图建立分布式数据流挖掘矩阵,提高成绩数据的聚类性能... 为提高成绩评估结果的准确率,针对成绩数据具有的多元化、容量大、分布式的特点,引入分布式数据流聚类算法,优化数据聚类精度和时效性,实现成绩层次化评价.首先,通过聚类特征指数直方图建立分布式数据流挖掘矩阵,提高成绩数据的聚类性能.将一阶线性微分方程结合分数阶累加,构建全局聚簇模型,保证聚类性能稳定.然后,采用层次分析法处理成绩数据,将成绩按照基础课程、专业课程及实训课程分类,确保层次化评估的精确率,再结合权重法得到成绩评估结果.实验结果表明,该方法有效实现对成绩数据的层次化评估,精确率、召回率、AUC值分别可以达到98.75%、86.67%、0.987,评估时长仅为488.4 ms,且该方法的收敛效果较优,数据流能耗较低. 展开更多

关键词 分布式数据流 聚类算法 成绩评估 直方图 挖掘矩阵 层次分析法 全局聚簇模型

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嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究 被引量：5

12

作者 斯亚民 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第6期586-592,共7页

为了解决传统的模糊聚类算法无法有效聚类动态数据,导致更新数据处理效果差、数据聚类效率低的问题,提出研究一种嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法。分析嵌入式模糊集数据库结构,将待推荐检索数据的时间变多径关联维代入数据库结... 为了解决传统的模糊聚类算法无法有效聚类动态数据,导致更新数据处理效果差、数据聚类效率低的问题,提出研究一种嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法。分析嵌入式模糊集数据库结构,将待推荐检索数据的时间变多径关联维代入数据库结构中去,对冗余干扰实施滤波处理,形成嵌入式模糊集数据库数据信息流模型。排除干扰后,利用FCM增量式聚类算法获取分离度与凝聚度,对数据库中的数据进行聚类评估,依据评估结果在聚类过程中插入或删除数据,动态调整聚类结果,再引入自适应FCM增量式聚类算法实现嵌入式模糊集数据库的增量式聚类。实验结果表明,与传统算法相比,采用该算法可准确分类数据特征,且对大数据增量数据的聚类精度和效率高,平均聚类时间约为0.46s,验证了该算法具有较高的聚类性能。 展开更多

关键词 嵌入式 模糊集 数据库 增量式 聚类算法 数据挖掘

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WEKA环境下基于模糊理论的聚类算法 被引量：15

13

作者 郑世明 苗壮 +1 位作者 宋自林 高志年 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2012年第1期22-26,共5页

因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入... 因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。 展开更多

关键词 模糊集 数据挖掘 模糊聚类 相似上近似 WEKA 聚类算法

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一种新的Web事务模糊聚类算法的研究 被引量：12

14

作者 邢东山 宋擒豹 沈钧毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期822-825,838,共5页

提出了一种新的Web事务模糊聚类算法 .首先 ,在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵 ,矩阵元素为用户访问离散化时间 ,在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类 ,最后对在线的活动Web事务进行类别归属 .经实验证明 ,该算法比已有的算... 提出了一种新的Web事务模糊聚类算法 .首先 ,在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵 ,矩阵元素为用户访问离散化时间 ,在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类 ,最后对在线的活动Web事务进行类别归属 .经实验证明 ,该算法比已有的算法准确性高 ,运行时间少 ,扩展性好 ,它可以广泛地应用于电子商务领域 ,如个性化Web和Web推荐系统等 . 展开更多

关键词 Web事务模糊聚类算法 离散化时间 WEB使用挖掘 WEB日志 用户访问矩阵 模糊相似矩阵

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一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法 被引量：9

15

作者 李洁 高新波 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期357-362,共6页

在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过... 在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过改进距离测度函数将数值特征与类属特征相结合 ,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析 ;通过引入克隆选择算法 (CSA)实现目标函数的全局优化 .由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合 ,因而通过对候选解进行克隆算子操作 ,能够快速得到全局最优解 .实验结果表明 。 展开更多

关键词 聚类分析 数值特征 混合属性特征 克隆选择算法 数据挖掘 模糊聚类新算法 大数据集

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基于模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量：22

16

作者 王洪春 彭宏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第6期156-157,161,共3页

给出了一种新的基于FCM的聚类算法,能根据由数据的分布的特性自动获取要聚类的数目,在新增数据后,可以进行增量式聚类,结果对孤立点不敏感,并能完成FCM不具备的非球型或椭球型分布的数据集的聚类,实验结果显示算法的有效性和优越性。

关键词 数据挖掘 模糊C-均值算法 增量式聚类算法

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模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法 被引量：11

17

作者 王宇 杨莉 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期849-852,共4页

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一.简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质;并在此基础上,指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足,进而提出一种改进算法;最后,将算法应用到英语借词之中,给出计算结果... 模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一.简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质;并在此基础上,指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足,进而提出一种改进算法;最后,将算法应用到英语借词之中,给出计算结果.结果表明,改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度. 展开更多

关键词 模糊k-prototypes聚类算法 数值型属性 分类型属性 英语借词 数据挖掘

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基于粗集与遗传算法相结合的文本模糊聚类方法 被引量：4

18

作者 王明春 王正欧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期548-551,共4页

该文将粗集与遗传算法相结合的方法成功应用于文本模糊聚类。在聚类过程中,将权重参数的设定也通过 编码由遗传算法确定,从而使得权重参数的设定具有科学性和可操作性,避免了在类似算法中确定权重时的主观性 和不可靠性。最后的实例说... 该文将粗集与遗传算法相结合的方法成功应用于文本模糊聚类。在聚类过程中,将权重参数的设定也通过 编码由遗传算法确定,从而使得权重参数的设定具有科学性和可操作性,避免了在类似算法中确定权重时的主观性 和不可靠性。最后的实例说明了算法的可行性。 展开更多

关键词 粗集 遗传算法 文本挖掘 模糊聚类

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面向路线图编制的模糊均值文本聚类挖掘方法研究 被引量：1

19

作者 李向东 刘晓斌 +1 位作者 武利平 常洪梅 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2011年第3期40-44,共5页

为满足技术路线图编制需要,针对模糊c均值对初始值敏感和稳定性差的缺点,通过引入遗传算法和类的概念向量,提出了一种改进的模糊均值文本聚类挖掘方法——CGFCM方法.首先根据遗传算法全局搜索的特点,CGFCM方法利用遗传算法求出文本的初... 为满足技术路线图编制需要,针对模糊c均值对初始值敏感和稳定性差的缺点,通过引入遗传算法和类的概念向量,提出了一种改进的模糊均值文本聚类挖掘方法——CGFCM方法.首先根据遗传算法全局搜索的特点,CGFCM方法利用遗传算法求出文本的初始聚类中心,然后利用类的概念向量,建立概念向量矩阵,使用迭代概念向量矩阵完成文本的模糊聚类划分,实现文本聚类挖掘.最后通过实例对比,验证了CGFCM方法的挖掘效果. 展开更多

关键词 文本聚类挖掘 模糊C均值 矩阵 遗传算法

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基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法探析 被引量：2

20

作者 文聪 郝杰 于丽君 《数字技术与应用》 2024年第6期208-210,共3页

当前的人力资源数据挖掘原则一般较为固定,缺乏灵活性,导致最终得出的平均挖掘量下降,为此,本文对基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法进行研究。结合实际的挖掘需求和标准,先进行人力资源数据采集,以动态的形式,增加数据挖掘的... 当前的人力资源数据挖掘原则一般较为固定,缺乏灵活性,导致最终得出的平均挖掘量下降,为此,本文对基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法进行研究。结合实际的挖掘需求和标准,先进行人力资源数据采集,以动态的形式,增加数据挖掘的灵活性,并设定数据流动态挖掘原则。在此基础之上,构建Apriori测算人力资源数据挖掘模型,采用动态挖掘误差拟合处理的方式来实现数据挖掘。测试结果表明:相较于传统模糊聚类人力资源数据挖掘方法和传统改进CURE聚类人力资源数据挖掘方法,本文设计的Apriori测算人力资源数据挖掘方法最终得出的平均挖掘量相对较高,这说明该方法的资源挖掘速度更快,效率更高,挖掘针对性显著增强。 展开更多

关键词 APRIORI算法 数据挖掘 动态挖掘 数据采集 模糊聚类 数据流 人力资源 资源挖掘

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