一种基于网络的K-Means聚类算法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114549886 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210212240.2
(22)申请日 2022.03.04
(71)申请人 重庆邮电大学
地址 400065
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基于K－means算法和FCM算法的聚类研究.pdf
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《基于核心集的k-means聚类算法研究》.docx
《基于核心集的k-means聚类算法研究》
一、引言
在大数据时代，如何对大量数据进行有效的聚类分析成为了研究的热点。k-means聚类算法作为一种经典的聚类方法，因其简单高效的特点被广泛应用于各个领域。然而，传统的k-means算法在处理大规模数据时存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢等。近年来，有研究者提出基于核心集的k-means聚类算法，通过引入核心集的概念来优化传统的k-means算法，从而提高算法的效率和准确性。本文将详细研究基于核心集的k-means聚类算法，分析其原理、优势及实际应用。
二、核心集的k-means聚类算法原理
基于核心集的k-means聚类算法是在传统k-me
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一种优化聚类中心的k-means算法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361616 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110669183.6
(22)申请日 2021.06.16
(71)申请人 辽宁工程技术大学
地址
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k-means聚类算法的研究..doc
k-means聚类算法的研究
1．k-means算法简介
1.1 k-means算法描述
给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me
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K-means聚类算法..ppt
K-means聚类算法 报告人：张鸣磊 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的类作为最终目标。 假设数据集合为(x1,?x2, …,?xn)，并且每个xi为d维的向量，K-means聚类的目的是，在给定分类组数k（k?≤?n）值的条件下，将原始数据分成k类： ? S?=?{S1,?S2,?…,?Sk} 在数值模型上，即对以下表达式求最小值：
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K-means聚类算法.doc
K-means聚类算法
K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。
聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集clip_image002[10]。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面
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k-means聚类算法的答案.doc
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1．k-means算法简介
1.1 k-means算法描述
给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me
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《基于改进K-means聚类算法的网络入侵检测系统性能分析》教学研究课题报告
目录
一、《基于改进K-means聚类算法的网络入侵检测系统性能分析》教学研究开题报告
二、《基于改进K-means聚类算法的网络入侵检测系统性能分析》教学研究中期报告
三、《基于改进K-means聚类算法的网络入侵检测系统性能分析》教学研究结题报告
四、《基于改进K-means聚类算法的网络入侵检测系统性能分析》教学研究论文
《基于改进K-means聚类算法的网络入侵检测系统性能分析》教学研究开题报告
一、研究背景意义
近年来，随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，网络入侵事件频发，给个人和企业带来了巨大的
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819046 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110085918.0
(22)申请日 2021.01.22
(71)申请人 安徽大学
地址 23
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聚类算法.以K.means算法为例.ppt
聚丙烯车间高压丙烯洗涤塔T301法兰泄漏事故预案 聚丙车间 工艺乙班 演练目的 本次综合演练目的就是通过桌面演练检验班组成员是否能够正确熟练掌握应急程序和各自负责的任务；检验各应急单位能否及时准确运用应急操作，迅速将泄漏、着火部位控制在安全可承受范围之内，避免装置设备泄漏事故引发连锁灾难事故的发生，从而达到生产装置实现本质安全运行；检验班组人员能否正确熟练掌握安技装备和消防器材的使用，以及对人员受伤的应急处理。 火灾爆炸危险、环境污染及人员伤害可能性叙述： T301为聚丙烯装置高压丙烯洗涤塔，T301及E301内正常储有丙烯约5吨，T301法兰泄漏主要为丙烯，为易燃易爆物质，发生泄漏很
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K-means聚类算法在网络入侵检测中的应用研究的中期报告
一、课题研究背景和意义
网络安全已经成为当今全球性最重要的安全挑战之一，网络入侵检测是网络安全领域中的重要研究内容。入侵检测可以按照检测方式分为基于特征的检测和基于行为的检测，其中基于特征的检测是目前主流的入侵检测技术之一。
K-means聚类算法是一种被广泛应用于数据挖掘领域的无监督学习算法，可以自动将样本数据聚类为多个簇，并将同一簇内的样本数据归为一类。在网络入侵检测中，K-means聚类算法可以将相似的入侵事件划分到同一类别，为安全分析人员提供便利。
本研究将以K-means聚类算法为核心，探究其在网络入侵检测中的应用，旨在提高
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基于相似图聚类与K-means图像聚类算法研究
摘要随着互联网技术以及智能手机的迅猛发展，用户使用手机应用的频率越来越高，随之产生的数据量也越来越大，在这些数据当中，图像数据占了相当高的比重。图像数据在用户浏览、上传、转发、截图等再微小不过的操作后不经意地产生，这些数据一般是异构的、无标记的，并且往往埋藏于手机内存的深处，蚕食着手机的存储空间。而其中一些图像对于手机用户来说可能具有重要的价值，因此不希望使用垃圾清理软件一次过把所有的数据都清理完，而是希望保存有价值的图像。针对上述问题，图像分类往往是最常用的办法。而聚类在分类方法当中是最简单而直接的，它不需要训练一个庞大的模型，而是
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Android平台下基于改进的K-means酒店信息聚类算法.pdf
２３ ４ 淮海工学院学报（自然科学版） Ｖｏｌ．２３ Ｎｏ．４
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２０ １ ４ １ ２ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕａｉｈａｉ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅ