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为了提高网络行为聚类的准确性和有效性,提出了一种用于分析网络行为的改进K均值算法.算法首先计算K类中心的轮廓系数,以及各类数据与类中心的距离,然后自动选取优秀样本,最后求均值作为优化后的初始聚类中心重新进行聚类.在UCI数据集上的实验表明,该算法聚类时间短,提高了聚类的准确性.
用于网络行为分析的一种改进K-means算法
【摘 要】
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为了提高网络行为聚类的准确性和有效性,提出了一种用于分析网络行为的改进K均值算法.算法首先计算K类中心的轮廓系数,以及各类数据与类中心的距离,然后自动选取优秀样本,最
【机 构】
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北方工业大学计算机学院
【出 处】
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北方工业大学学报
【发表日期】
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2016年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（61371142）
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