新的模糊核聚类入侵检测方法

针对人工标记数据类别代价太高以及传统聚类方法在处理高维数据时产生的维度效应,提出了一种针对无标签数据的新型模糊核聚类方法。通过将K-means与DBSCAN聚类算法相结合生成关联矩阵,设置约束条件的阈值得到初始聚类结果,并在模糊支持向量数据描述方法的基础上完成聚类过程。通过在网络连接数据的对比实验,验证了该方法的可行性与有效性。     

Ad Hoc网络中基于分簇的访问控制方案

基于分簇结构提出一种适用于AdHoc网络的访问控制方案。通过将资源和节点分等级来实现不同权限的访问控制;采用简单有效的信誉模型和激励机制来改变节点的权限,实现了动态的访问控制;通过簇头代理访问资源,增强了网络的安全性,并且使网络中优质资源得到充分利用。仿真结果表明,该方案有较高的效率和较少的通信量。     

数据挖掘中区间数据模糊聚类研究——基于Wasserstein测度

针对目前区间数据模糊聚类研究中区间距离定义存在的局限性,引入能够考虑区间数值分布特征的Wasserstein距离测度,提出基于Wasserstein距离测度的单指标和双指标自适应模糊聚类算法及迭代模型。通过仿真实验和CR指数,证实了该类模型的优势。该算法在海量、堆积如山的数据挖掘中有着重要的实践意义。     

基于层次聚类识别数据集前n个全局孤立点

孤立数据的存在使数据挖掘结果不准确,甚至错误。现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,为此,提出一种有效的全局孤立点检测方法,该方法进行凝聚层次聚类,根据聚类树和距离矩阵来可视化判断数据孤立程度,确定孤立点数目。从聚类树自顶向下,无监督地去除离群数据点。在多个数据集上的仿真实验结果表明,该方法能有效识别孤立程度最大的前n个全局孤立点,适用于不同形状的数据集,算法效率高,用户友好,且适用于大型高维数据集的孤立点检测。     

基于遗传算法的一种改进的K-均值聚类算法

传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值.将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的.同时分别设计出新的交叉算子和变异算子,并且使用的聚类有效性指标DB-Index作为目标函数,该算法很好地解决了聚类中心优化问题,与之前的两种算法相比,改进后的算法改善了聚类的质量,提高了全局的收敛速度.     

基于模糊聚类的高维划分策略研究

数据集的划分策略是影响高维数据库索引性能的一个关键因素。金字塔技术是一种较好的高维索引方法，但它只对均匀分布的数据集具有良好的性能。为此，提出了一种改进的基于模糊聚类的金字塔技术，并将其用于高维划分策略，先对数据集进行模糊聚类处理，然后针对每个聚类进行金字塔划分，从而较好地实现了对非均匀分布数据的高维划分。     

一个用于传感器网络的分布式节能组簇方法

为使无线传感器网络中结点有效节能进而延长网络生命周期,提出一个新的组簇方法DEEC.DEEC通过局部的结点间消息交换计算出一个簇内数据聚集能耗优化的簇结构模式,而且还包含一个能有效平衡网络能耗负载的方法,能更好地适应周期性收集数据的传感器网络应用.仿真实验表明:DEEC能在较小的网络延迟下把LEACH的网络生命周期延长约45%.     

基于网格的参数自动化聚类算法

提出了一种基于网格的参数自动化聚类算法PAG，主要目的是解决传统的网格聚类算法对参数敏感的问题．算法采用参数自动化技术来处理参数，即算法开始运行时所需的参数直接由参数自动化技术中的公式计算得出，不需要用户输入任何参数．通过对大量数据集的实验表明，该算法可扩展性好，能处理任意形状和大小的聚类，能够很好地识别出孤立点或噪声，并且有很好的精度．     

一种基于高斯混合模型的无监督粗糙聚类方法

针对数据统计分布的随机性和复杂性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型来描述整个数据的概率密度函数,提出了一种基于高斯混合模型的粗糙聚类分析方法.该方法首先利用粗糙集理论的不可区分关系性质以及生成的逻辑规则来设定EM算法的初始近似参数,然后通过Expectation-M axim ization(EM)算法估计各分量概率密度分布的最大似然参数集,最后通过密度分布概率大小来确定类别的归属.与传统的k-m eans聚类算法的试验结果比较表明,该方法是有效的,并且具有较高的聚类精度,用规则集来描述聚类的结果具有可解释性和合理性.     

一种新的混合遗传聚类算法

为了有效地从W eb日志数据中提取出相似用户的浏览模式,提出了一种应用于W eb日志挖掘中用户聚类的新的混合遗传聚类算法。这种算法是遗传算法和K-中心点聚类算法的有机结合。该算法是一个具有全局最优解的聚类算法,其结果明显优于模糊聚类算法和简单遗传聚类算法。该算法能够有效地剔除噪音,得到较好的用户聚类的效果,为网站设计者优化网站结构,提高信息服务质量提供了有效的决策依据。