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基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法
1
作者 刘天娇 王胜景 袁永生 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期1-8,共8页
密度峰值聚类算法(DPC)通过决策图直观地找到类簇中心进而完成聚类,是一种简单高效的聚类算法。然而,DPC算法的截断距离和类簇中心都是人为确定的,受主观影响较大,具有不确定性。针对上述问题,提出一种基于类簇合并的无参数密度峰值聚... 密度峰值聚类算法(DPC)通过决策图直观地找到类簇中心进而完成聚类,是一种简单高效的聚类算法。然而,DPC算法的截断距离和类簇中心都是人为确定的,受主观影响较大,具有不确定性。针对上述问题,提出一种基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法(NDPCCM)。首先根据样本点两两之间的相似度的分布特征将其分为类内相似度和类间相似度两种类型,并利用类内相似度自动确定截断相似度,避免了人为设置参数;接着根据簇中心权值的下降趋势自动选择初始类簇中心,得到初始类簇;最后通过合并初始类簇对初步聚类结果进行优化,提高了聚类的准确性。在人工数据集和UCI真实数据集上,将所提算法与DPC、DBSCAN、K-means算法进行对比实验。结果表明所提算法无需输入参数就能够自动得到类簇,且聚类性能优于其他算法。 展开更多
关键词 聚类分析 密度峰值聚类算法 初始类簇 类簇合并 相似度 聚类性能
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基于层次聚类的多策略未知协议分类方法
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作者 代先勇 胥雄 +3 位作者 邓金祥 俞祥基 熊竹 熊民 《信息安全与通信保密》 2022年第3期88-100,共13页
在近些年网络空间安全形势愈发严峻的情况下,对网络协议分析提出了越来越高的要求,其中,对未知协议分类分析更是亟需攻克的难点。针对未知协议的分类问题,提出一种基于层次聚类的多策略未知协议分类方法。该方法从传输控制协议头部特征... 在近些年网络空间安全形势愈发严峻的情况下,对网络协议分析提出了越来越高的要求,其中,对未知协议分类分析更是亟需攻克的难点。针对未知协议的分类问题,提出一种基于层次聚类的多策略未知协议分类方法。该方法从传输控制协议头部特征、数据包的时空特征等维度入手,与马尔科夫链相结合,首先对收集到的网络数据进行预处理;然后提出可读性分类机制,并运用改进的层次聚类算法的多种聚类策略,发挥现代计算机的多核计算与单指令流多数据流优势;最后结合传输控制协议流中的二元组信息(目的 IP和目的端口),对聚类结果进行调整合并,得到未知协议网络数据的分类结果。据真实网络数据验证表明,该方法对未知协议的分类准确率达到96%以上。 展开更多
关键词 马尔科夫链 层次聚类 未知协议分类 可读性分类 类簇合并
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一种基于双层迭代聚类分析的负荷模式可控精细化识别方法 被引量：37
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作者 卜凡鹏 陈俊艺 +3 位作者 张琪祁 田世明 丁坚勇 朱炳翔 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期903-910,共8页
提出一种基于双层迭代聚类分析的负荷模式可控精细化识别方法。首先以皮尔逊相关系数为相似性度量进行外层形态相似性聚类,然后分别对外层聚类得到的每一类簇以欧式距离为相似性度量进行内层幅度相近聚类。每层都先在给定的阈值约束下... 提出一种基于双层迭代聚类分析的负荷模式可控精细化识别方法。首先以皮尔逊相关系数为相似性度量进行外层形态相似性聚类,然后分别对外层聚类得到的每一类簇以欧式距离为相似性度量进行内层幅度相近聚类。每层都先在给定的阈值约束下迭代聚类,再对迭代收敛得到的聚类簇合并。实际算例分析结果表明：与传统负荷模式识别方法相比,所提方法改善了负荷形态聚类效果,可识别出形态相似但幅度不同的负荷,还能对聚类精细化程度进行控制,提高了聚类准确率。 展开更多
关键词 皮尔逊相关系数 欧式距离 双层迭代聚类 阈值约束 聚类簇合并
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