密度聚类

作品数：700被引量：2998H指数：23
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面向高维不平衡数据的特征选择算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第8期1839-1846,共8页王振飞 袁佩瑶 曹中亚 张利莹 
国家自然科学基金项目(62276238)资助.
针对传统高维不平衡数据集的分类算法存在偏向多数类、忽视少数类等问题,本文提出一种基于密度聚类和重要性度量的特征选择算法(DBIM).首先通过随机降采样的方法构造出多个平衡子集,使用DBSCAN密度聚类方法作为基分类器生成初始特征子空...
关键词：高维不平衡数据集 密度聚类 特征选择 相关性 冗余性 
融合密度聚类与集成学习的数据库异常检测被引量：6
《小型微型计算机系统》2021年第3期666-672,共7页李勃 寿增 刘昕禹 高明慧 马力 徐剑 
国家自然科学基金项目(61872069)资助;中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2017012)资助。
目前,针对数据库系统内部攻击与威胁的检测方法较少,且已有的数据库异常检测方案存在代价开销高、检测准确率低等问题.为此,将密度聚类和集成学习融合,提出一种基于密度聚类和集成学习的数据库异常检测方法.利用OPTICS(Ordering Points ...
关键词：异常检测 数据库系统 用户行为 密度聚类 集成学习 
自适应局部半径的DBSCAN聚类算法被引量：19
《小型微型计算机系统》2018年第10期2186-2190,共5页秦佳睿 徐蔚鸿 马红华 曾水玲 
国家自然科学基金项目(61363033)资助;湖南省科技服务平台基金项目(2012TP1001)资助
经典的基于密度的聚类方法 DBSCAN算法需要指定邻域半径和最小数据点阈值两个基本参数.这两个参数的确定对聚类结果的影响非常大.目前缺少有效的参数选择确定方法,同时DBSCAN算法在聚类过程中,使用统一的邻域半径参数,使得密度不均匀集...
关键词：密度聚类 DBSCAN 密度峰值 自适应局部半径 
基于自适应密度聚类非线性流形学习降维方法研究与实现被引量：2
《小型微型计算机系统》2018年第8期1641-1645,共5页陈晋音 郑海斌 保星彤 
国家自然科学青年基金项目(61502423)资助;浙江省科技厅科研院专项基金(2016F50047)资助
针对传统降维方法降维后对流形产生扭曲导致流形展开后的结构发生"畸形"、正确率较低、可信度较差等不足.本文提出了一种基于自适应密度聚类的非线性流形学习降维方法,用分段线性模型来近似流形.利用MATLAB设计并实现了算法,通过实验证...
关键词：流形学习 降维 机器学习 平行映射 
障碍空间中基于密度的不确定数据聚类算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2017年第12期2772-2776,共5页何云斌 王霄 万静 李松 
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531z004)资助
为解决传统聚类算法无法有效处理障碍空间中不确定数据的问题,本文提出了障碍空间中基于密度的不确定聚类算法解决此类问题.本文第一步利用三角模糊数和R树的性质提出TF-Initialseeds算法来解决数据的不确定性问题.在基于密度聚类方法...
关键词：密度聚类 不确定数据 障碍空间 三角模糊数 VORONOI图 R树 
融合地理-社会关系的空间聚类方法被引量：4
《小型微型计算机系统》2017年第11期2523-2528,共6页唐延欢 孟祥福 张霄雁 毕崇春 唐晓亮 
国家青年科学基金项目(61401185)资助;辽宁省自然科学基金项目(20170540418)资助;辽宁省教育厅一般项目(LJYL018)资助
空间聚类方法是分析城市规划、市场营销、社区发现等问题的一种重要手段,然而当前大多数的空间聚类方法只考虑了空间对象之间的位置关系,而忽视了它们之间的社会关系.针对这一问题,本文提出一种融合空间对象位置关系和社会关系的空间聚...
关键词：地理社会网络 基于密度聚类 空间索引 
一种可扩展半径的RNA二级结构密度聚类算法
《小型微型计算机系统》2015年第9期1968-1972,共5页王常武 王秀芹 魏真真 王宝文 刘文远 李永强 
基于自由能模型预测RNA二级结构时,真实结构可能存在于高于最小自由能一定范围内的次优结构集合中.通过对RNA次优结构集合聚类,选取代表性的结构,可以提高RNA二级结构预测的准确率.针对可变密度的RNA二级结构数据集合,提出了一种可扩展...
关键词：RNA二级结构 次优结构 密度聚类算法 特征选择 
利用一维投影分析的无参数多密度聚类算法被引量：9
《小型微型计算机系统》2013年第8期1866-1871,共6页钱美旋 叶东毅 
福建省自然科学基金项目(2010J01329)资助;福建省高校产学研重大专项(2010H6012)资助
针对DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对参数敏感且无法适用于多密度数据集聚类的缺点,提出一种改进的基于一维投影分析的无参数多密度聚类算法PFMDBSCAN(Parameter Free Multi-Density Clus-t...
关键词：投影分析 高斯核密度估计 无参数多密度聚类 DBSCAN 
粗糙邻域系统监督下的自适应密度聚类
《小型微型计算机系统》2008年第5期841-847,共7页李文海 冯玉才 马晓鸣 吕泽华 
国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2004AA4Z30202005AA4Z3030)资助
依据OPTICS可视化密度模型计算球形分布对象的密度扩张序列,指数缩减自适应水平阈值以获取聚类数量和聚类邻域;基于粗集理论计算各聚类核的上下近似区域,通过该邻域系统实现显式的对象划分方法.依据对象聚类邻域确定聚类数量和聚类核,...
关键词：近似区域 聚类核 密度聚类 粗集理论 聚类分析 
DoS/DDoS数据两阶段聚类算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2008年第2期297-303,共7页张伟 王绍棣 
国家高技术研究发展计划项目“八六三”(2005AA775050)资助
提出了一种无监督的两阶段聚类算法TPC(Two-Phase Clustering Algorithm)用于识别DoS(denial of service)/DDoS(distributed denial of service)攻击流数据,算法第一阶段根据样本的距离相似性计算密度区域和稀疏区域,利用密度连接的概...
关键词：密度聚类 相似性 DOS/DDOS 
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