科研笔记第19期深入探讨了K-means聚类中的关键挑战，特别是如何确定聚类中心的个数K。通常，K值的确定并非易事，它直接影响到聚类结果的准确性。为解决这一问题，人们常采用“肘部法”策略，这是一种直观的方法来寻找最佳的k值。肘部法的核心思想是通过计算不同k值下的聚类误差平方和（SSE），形成一个...
1.3 基于k-means 和肘部法则的聚类 采用k-means 算法并结合肘部函数预先估算类簇数量,并为每一类簇分配初始中心。给定具有n个原子等级的样本集AR= {r1,r2,… ,rn},k-means 算法首先假定将n个原子等级划分为k个类簇,k= {1,2,…,β...
kmeans聚类,肘部法确定聚类个数 代码对数据先进行归一化然后聚类 可设定聚类个数范围,根据肘部法选择合适的聚类个数 可求得每类的具体数据 matlab代码,备注清楚,更改为自己的数据和要求即可 ID:8750705318262195
本发明通过肘部法自动选择最优k值的k-means++聚类方法对窗口内数据进行聚类,获取最优的簇数量即k值,优化直方图初始桶数;将k-means++聚类后的结果形成的初始待发布分组,结合分形维数和分组融合,通过laplace加噪完成动态数据的差分隐私直方图发布。 同时,本发明还具备以下优点为: ...
本发明涉及一种基于K‑means++结合肘部法自主聚类技术的动态数据差分隐私直方图发布方法,与现有技术相比解决了无法启发式地发布直方图、隐私数据可用性低、发布效率低的缺陷。本发明包括以下步骤:动态数据的获取;利用滑动窗口进行数据流的分割;初始待发布分组的形成;
本发明涉及一种基于Kmeans++结合肘部法自主聚类技术的动态数据差分隐私直方图发布方法,与现有技术相比解决了无法启发式地发布直方图,隐私数据可用性低,发布效率低的缺陷.本发明包括以下步骤:动态数据的获取;利用滑动窗口进行数据流的分割;初始待发布分组的形成;通过分形维数和分组融合获取待发布分组;通过差分隐私完成直方图...
摘要 本发明涉及一种基于K‑means++结合肘部法自主聚类技术的动态数据差分隐私直方图发布方法,与现有技术相比解决了无法启发式地发布直方图、隐私数据可用性低、发布效率低的缺陷。本发明包括以下步骤动态数据的获取;利用滑动窗口进行数据流的分割;初始待发布分组的形成;通过分形维数和分组融合获取待发布分组;通过差分隐...
基于k-means和肘部法则的业务流程聚类方法龙文佳1 ,张晓峰 2 ,张链2(1.湖北大学知行学院 计算机与信息工程学院,湖北 武汉 430011;2.三峡大学 计算机与信息学院,湖北 宜昌 443002)摘要:流程挖掘是从实际业务执行日志出发,提取结构化流程信息的过程。流程挖掘技术现已广泛应用于现实业务流程的发现和辅助建模,并能够...