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题名基于聚类准则函数的改进K-means算法
被引量：41
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作者
张雪凤
张桂珍
刘鹏
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机构
上海财经大学信息管理与工程学院
上海财经大学继续教育学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第11期123-127,共5页
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基金
上海财经大学"211工程"三期重点学科建设项目
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文摘
K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的比例。同时,调整了传统K-means算法将数据对象重新分配给簇的方法,采用一个数据对象到中心点的加权距离代替传统K-means算法中的距离,将数据对象分配给使加权距离最小的中心点所在的簇。实验结果表明,针对模拟数据集的聚类,改进K-means算法可以明显减少大而稀的簇中数据对象被错误地分配到相邻的小而密簇的可能性,改善了聚类的质量;针对UCI数据集的聚类,改进算法使得各个簇更为紧凑,从而验证了改进K-means算法的有效性。
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关键词
K-MEANS算法
簇
聚类准则函数
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Keywords
K-means algorithm
cluster
clustering criterion function
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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Huigezi.2004的清除及新一代木马的介绍
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作者
朱建军
李家春
张凌
施洪华
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机构
华南理工大学计算机科学与工程学院广东省计算机网络重点实验室
上海财经大学成人教育学院
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期146-148,共3页
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文摘
特洛伊木马是具备强大远程控制功能的一种黑客工具,其对网络中计算机的危害是显而易见的。结合Huigezi.2004木马清除的全过程,介绍了新一代木马的特征和其所采用的主要技术,包括DLL链接库技术、端口反弹技术和组装合成技术,并给出了清除Huigezi.2004木马的具体步骤,最后对木马未来的发展趋势作了展望。
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关键词
Huigezi.2004
木马技术
清除
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Keywords
Huigezi.2004
Trojan horse technique
Elimination
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP317
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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