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题名一种改进K均值的小样本聚类算法
被引量：2
- 1
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作者
刘畅
肖斌
蒋铁军
苏凯
何鹏翔
王成宇
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机构
海军工程大学管理工程与装备经济系
武警第二机动总队
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出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第S01期266-270,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61802425)
国家社会科学基金军事学项目(16GJ003-105)。
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文摘
通过肘方法确定类别数,采取平方差半径法选择聚类种子中心,优化聚类中心的重新选择,采用熵权法对数据对象的属性赋权修正对象间的欧式距离,计算属性间的作用差异。结果表明,在类别数不变,添加异常数据后,对于维度低、类别间差异大的小样本数据,改进算法在执行效率几乎等同的情况下比原算法精确、稳定。
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关键词
信息熵
K-MEANS
小样本
欧式距离
聚类中心
肘方法
误差平方和
聚类精确度
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Keywords
information entropy
K-means
small sample
euclidean distance
cluster center
elbow method
sum of squares of error
clustering accuracy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名K-means‖隐私保护聚类算法
被引量：6
- 2
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作者
郑剑
冷碧玉
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第1期26-33,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61462034)
江西省教育厅科学技术研究基金项目(GJJ170517)。
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文摘
针对异常离群点对k-means‖算法的聚类精确度影响较大且在确定中心点过程中会泄露聚类数据隐私的问题,提出DPk-means‖算法。标记离群点,降低离群点对k-means‖算法聚类精确度的影响,将差分隐私应用于k-means‖聚类算法中保护聚类数据隐私。在选择聚类初始中心点和迭代求取均值中心点的过程中,应用拉普拉斯机制注入噪声,解决数据隐私泄露的问题。通过隐私预算动态变化对聚类结果准确性的影响及同类算法对比实验分析验证,DPk-means‖算法能够提供更高的隐私保护水平且保证聚类结果的准确性。
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关键词
聚类精确度
并行化k均值
离群点
拉普拉斯机制
差分隐私
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Keywords
clustering accuracy
k-means‖
outliers
Laplace mechanism
differential privacy
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法
被引量：6
- 3
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作者
王盛慧
夏永丰
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机构
长春工业大学电气与电子工程学院
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出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2018年第5期422-426,433,共6页
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基金
吉林省科技发展计划项目(20150203003SF)
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文摘
针对K-means聚类算法易陷入局部最优的问题,提出一种改进的K-means算法,将搜寻者优化算法(SOA)和K-means聚类算法结合起来,利用SOA鲁棒性好、全局搜索能力强的特点,通过确定搜寻者的搜索方向和搜索步长,更新搜寻者的位置,进行全局寻优,提高K-means聚类算法的聚类精确度。在仿真实验过程中,首先,选取具有代表性的处于三种燃烧状态的水泥回转窑窑内视频图像为研究对象,分别采用K-means算法和改进后的算法进行仿真实验,实验结果表明,改进算法所获得的图像聚类效果更加精确;然后,分别用上述两种算法对数据集Iris和Wine进行相关测试,结果表明,改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了有效提高。
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关键词
K-MEANS聚类算法
搜寻者优化算法
全局寻优
聚类精确度
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Keywords
K-means clustering algorithm
seeker optimization algorithm
global optimization
clustering accuracy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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