K-Means算法是最经典的基于划分的聚类方法,它的中心思想是,以空间中k个点为中心进行聚类,通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心,对于剩余的其他对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度,分别将它们分配给与其最相似的聚类。 计算每个新聚类的...
本教程的下一部分是使用k-means聚类算法来预测新数据。你还将看到各个簇的值计数。最后,你将在给簇着色后绘制它们。 #以k为3预测簇 data['cluster'] = kmeans[3].predict(data) data['principal_feature1'] = data[0] data['principal_feature2'] = data[1] # 绘制簇及其各自的数据量 data['cluster...
聚类分析用于发现局部强相关的对象组,而异常检测用来发现不与其他对象强相关的对象。 因此,聚类分析可以用于离散度检测。 诊断步骤 进行聚类。选择聚类算法(如K-Means算法),将样本集聚K簇,并找到各簇的质心。计算各对象到它的最近质心的距离。计算各对象到它的最近质心的相对距离。(相对距离是点到质心的距离与簇中...
K-Means算法解析：一种经典聚类法 K-Means的核心策略在于，它将数据划分为k个类别，通过迭代调整每个类别的中心点，以期找到最佳的聚类配置。这种方法适用于寻找数据内在的结构和模式。数据准备与清洗：以alexa排名前1000的正常域名（679个样本）作为白名单，标记为0，考虑到至少10字符长度的限制，我们选择...
以下是一个简单的Matlab程序,该程序使用K-means聚类算法来检测故障。该程序首先读取一组传感器数据,然后应用K-means算法对这些数据进行聚类,最后识别出异常模式以检测故障。 二、数据预处理 在运行K-means聚类算法之前,需要对数据进行预处理。这包括去除噪声、填充缺失值、归一化数据等。在本程序中,我们将使用Matlab内置...
基于K-Means算法的离群点检测(MATLAB代码实现) 一、数据 二、代码实现 采用K-Means聚类算法,设定聚类个数K为3,最大迭代次数为500次,距离函数取欧式距离。 K-Means聚类算法的MATLAB代码如下所示 三、实验结果:
K-means算法的一个重要应用领域就是故障检测。在故障检测中,我们可以将每个数据点视为一个设备的状态信息,而不同的簇即代表不同的故障类型。通过观察和分析每个簇内的数据点,我们可以推断出设备可能存在的故障类型,并采取相应的修复措施。 接下来,我们将以Matlab为例,演示如何使用K-means聚类算法进行故障检测。 首先...
基于聚类算法k-means的异常检测系统
经过k-means聚类方法的作用排除差异大图像的干扰,采用与输入图像最相似的图像来计算拟合模型,映射显著性图和人工标注图之间的定量关系。该算法适用于多种显著性检测算法的优化,优化效果明显。 附图说明 图1是本发明方法的流程框图。 图2是本发明一实施例的整体方法的实现流程图(以显著性检测算法hs为例)。
一种基于改进的k-means聚类算法的网络异常检测方法,包括:输入训练数据,读取到训练数据之后首先对数据进行预处理;再应用k-means聚类算法训练数据,建立模型;应用少数服从多数原则,判定聚类出来的k个簇wj是否属于正常类;将测试数据输入模型中,进行异常检测分析。异常检测由三步构成,第一步:使用聚类算法,将测试样本进行异常...