一种基于CF树的k唱medoids聚类算法.pdf
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一种基于聚类的异常流量检测算法
一、1.背景与意义
(1)随着互联网技术的飞速发展，网络流量日益庞大，网络安全问题日益突出。网络攻击、恶意软件传播、数据泄露等事件频发，给个人和企业带来了巨大的经济损失和安全隐患。在此背景下，异常流量检测技术成为了网络安全领域的研究热点。据统计，全球每年因网络攻击造成的经济损失高达数十亿美元，而有效的异常流量检测能够显著降低这些损失。
(2)异常流量检测旨在识别网络中的异常行为，及时发现并阻止潜在的安全威胁。传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配和统计分析，但这些方法在面对复杂的网络环境和多样化的攻击手段时，往往难以准确识别异常。近年来，基于聚
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小型微型计算机系统 2011年3月第3期
JournalofChinese V01．32No．32011
ComputerSystems
一种基于聚类的核向量机参数C选择算法
王奇安，陈 兵，冯爱民
(南京航空航天大学信息科学与技术学院，江苏南京210016)
E—mail：wangqian2090@lnsn．corfl
摘要：核向量机可以高效学习大样本数据
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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 114463570 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202111542446.3 G06T 7/60 (2017.01)
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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 112819060 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110107719.5
(22)申请日 2021.01.27
(71)申请人 南京邮电大学
地址
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113392877 B
(45)授权公告日 2022.04.19
(21)申请号 202110564350.0 CN 112150060 A,2020.12.29
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基于PSO的聚类算法.ppt
第三十章MATLAB优化算法案例分析与应用第30章基于PSO的聚类算法第三十章1MATLAB优化算法案例分析与应用2聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。3聚类分析作为数据挖掘中的一个很重要的研究领域，有着许多不同的聚类算法。传统的聚类算法一般分为五类：层次方法、划分方法、基于网格方法、基于密度方法和基于模型方法。41聚
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基于密度的聚类算法.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
基于密度的聚类算法
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
基于密度的聚类算法
摘要：本文深入探讨了基于密度的聚类算法，首先对聚类算法的基本概念和分类进行了介绍，重点分析了基于密度的聚类算法的原理和特点。然后，详细阐述了DBSCAN算法、OPTICS算法和密度层次聚类算法等典型算法的实现过程和优缺点。接着，针对实际应用中的数据预处理、参数选择和算法改进等问题进行了深入讨论。最后，通过实验验证了所提算法在实际数据集上的有效性。本文的研究成果对基于密度的聚类算法的优化和改进具有一定的理论意义和应用价值。
前言：随着大数
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CSE 802. Prepared by Martin Law 数据挖掘 Topic3--聚类分析 K-means K-medoids 聚类 主要内容 K-means算法 Matlab程序实现 在图像分割上的简单应用 K-medoids算法 k-中心点聚类算法--PAM K-medoids改进算法 基于划分的聚类方法 构造n个对象数据库D的划分, 将其划分成k个聚类 启发式方法: k-平均值(k- means)和 k-中心点(k- medoids) 算法 k-平均值(MacQueen’67): 每个簇用该簇中对象的平均值来表示 k-中心点或 PAM (Partition around me
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一种基于核密度估计的空间聚类算法
基于核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的空间聚类算法是一种结合了密度估计与聚类思想的方法，特别适用于发现数据集中任意形状的簇。这类算法通常依赖于对数据点周围密度的高斯核函数估计，然后根据密度分布来识别高密度区域（即簇）和低密度区域（即噪声或簇间的间隔）。
1.核密度估计
核密度估计是一种非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数。给定数据集X={x1?,x2?,...,xn?}，数据点x处的核密度估计值为：
f^?(x)=nhd1?∑i=1n?K(hx?xi??)
其中，K(?)是核函数（如高斯核），h是带宽参数，d是数据的维
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一种基于粗集的模糊聚类算法及应用的研究的中期报告
摘要：
基于粒度空间理论和模糊集理论的粗集聚类算法可以在不需要先验信息的情况下实现对数据进行聚类分析。本文通过对已有的粗集聚类算法进行分析，提出了一种基于层次聚类的模糊粗集聚类算法，并结合实例应用验证了其有效性。
关键词：粗集；模糊聚类；层次聚类；粒度空间
1.研究背景
在实际应用中，对大量数据进行聚类分析是非常常见的需求。但对于不同类型、变量数目、变量类型不同的数据，其聚类分析的方法和结果却存在较大的不确定性。
粗集理论是多元分类数据处理中重要的一种方法，其核心思想是通过粗化（模糊化）使不同分类间的元素在某个交集中有所重合，从而建立分类间的关