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题名一种基于聚类和快速计算的异常数据挖掘算法
被引量：12
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作者
孟静
吴锡生
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第8期60-63,68,共5页
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基金
江苏省333高层次人才工程基金资助项目(BRA2010128)
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文摘
传统局部离群因子(LOF)算法在动态增量数据库环境下,进行二次异常数据挖掘需重新计算所有数据对象局部偏离因子,存在效率较低的问题。为此,提出一种基于聚类和快速计算的异常数据挖掘算法。对传统DBSCAN算法进行改进,并且在该改进算法聚类的基础上,仅对部分数据对象计算局部偏离因子。实验结果表明,该算法在动态增量数据库环境下,与LOF与lncLOF算法相比,不仅计算时间效率高,而且能提高挖掘异常数据的精度。
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关键词
动态增量数据库
局部离群因子算法
lnclof算法
DBSCAN算法
聚类
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Keywords
dynamic incremental database
local outlier factor（lof） algorithm
lnclof algorithm
DBSCAN algorithm
clustering
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于加权改进模糊C均值聚类的欠定混合矩阵估计
被引量：5
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作者
孙建军
徐岩
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第6期1769-1773,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61461024)。
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文摘
语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于进化规划的FCM算法(EP-FCM),以获得较佳的初始聚类中心;然后,利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FCM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出,所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FCM算法(GAFCM)和基于密度峰值的FCM算法(FDP-FCM)。实验结果表明,所提算法明显提高了FCM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。
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关键词
模糊C均值聚类算法
进化规划算法
局部离群点检测算法
加权
混合矩阵估计
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Keywords
Fuzzy C-Means clustering(FCM)algorithm
Evolutionary Programming(EP)algorithm
local outlier factor(lof)algorithm
weighting
mixing matrix estimation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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