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题名面向不平衡数据的特征加权聚类算法
被引量:4
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作者
蒋盛益
苗邦
王连喜
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机构
广东外语外贸大学思科信息学院
广东外语外贸大学图书馆
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第8期1809-1812,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61070061)资助
广州市科技计划项目(2011J5100004)资助
广州市越秀区科技计划项目(2012-TP-005)资助
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文摘
不平衡数据集类别分布严重倾斜,传统的聚类算法由于以提高整体学习性能为目标,往往偏向于聚集多数类,而忽视更有价值的稀有类.本文提出一种基于迭代的特征加权聚类算法,根据当前聚类后簇的特点以及特征重要性度量函数确定特征权值,利用所得权值进行下一轮聚类,直到权值稳定后结束迭代.在多个UCI不平衡数据集上的实验效果表明,本文算法能够较好地识别出重要特征并提高它们的权重,避免聚类算法过度偏向多数类,有效地提高了聚类性能.
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关键词
不平衡数据
一趟聚类
特征加权
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Keywords
imbalanced data
single-pass clustering algorithm
feature weighted
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于密度聚类算法的电力通信监测分析
被引量:4
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作者
张明明
刘文盼
宋浒
夏飞
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机构
国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
南瑞集团有限公司
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出处
《自动化仪表》
CAS
2022年第11期73-78,共6页
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基金
国网江苏省电力有限公司科技基金资助项目(J2020069)。
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文摘
为解决传统基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对输入参数设置敏感,以及传统的边缘计算框架计算成本高、计算时间过长等问题,创新性地提出了一种单遍权重K-means(SPWK)聚类算法。构建了电力通信网络故障及入侵监测模型,并将深度强化学习技术与边缘计算相结合,以降低计算成本和计算时长。仿真试验结果表明:SPWK聚类算法的迭代次数更少,平均执行时间以及总聚类时间分别低于其他算法67.5%、37.5%,加速比高出76.4%以上,聚类效率更高;边缘计算优化方法的服务器占用时间以及计算等待时间分别低于其他算法70.4%以上和79.2%以上,性能更优;电力通信监测模型对异常数据的平均识别准确率高出其他算法23.86%以上,入侵检测率高出其他算法4.8%以上,误报率降低65.4%以上,具备优异的检测性能。综上所述,所提故障及入侵监测模型以及边缘计算优化方法的性能均优于其他流行方法,适合在电力通信监测研究中推广使用。
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关键词
基于密度的噪声应用空间聚类算法
单遍权重k-means聚类算法
边缘计算
电力通信监测
故障检测
入侵检测
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Keywords
Density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm
single pass weighted k-means(spwk)clustering algorithm
Edge computing
Power communication monitoring
Fault detection
Intrusion detection
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分类号
TH70
[机械工程—精密仪器及机械]
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