【摘 要】
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密度峰值聚类算法(Density Peaks of Cluster,DPC)输入参数少、可识别任意簇,但随着数据量及数据形式多样化,缺陷也显现出来:DPC算法需手动选取聚类中心,若选取不准确,聚类效果不佳;面对大规模数据集时,DPC算法需耗费大量时间和空间计算距离矩阵;DPC算法存在将某个簇误划分成多个密度峰值簇的情况。针对以上问题,本文提出了一种基于网格划分的密度峰值聚类改进算法,简称G-DPC
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密度峰值聚类算法(Density Peaks of Cluster,DPC)输入参数少、可识别任意簇,但随着数据量及数据形式多样化,缺陷也显现出来:DPC算法需手动选取聚类中心,若选取不准确,聚类效果不佳;面对大规模数据集时,DPC算法需耗费大量时间和空间计算距离矩阵;DPC算法存在将某个簇误划分成多个密度峰值簇的情况。针对以上问题,本文提出了一种基于网格划分的密度峰值聚类改进算法,简称G-DPC算法,该算法是网格聚类算法和DPC算法的结合算法。该算法以网格为单位,自适应选取核心网格代表点作为聚类中心;对满足合并条件的簇进行合并、筛选出噪声点以精确聚类;在处理大规模数据集上,该算法可发挥网格聚类算法的优势,避免内存溢出的问题。之后分别在低维标准数据集和高维数据集上进行测试,以验证G-DPC算法的聚类效果。最后将G-DPC算法应用至入侵检测中,由KDD CUP99数据集进行测试,实验结果验证了G-DPC算法的总体性能相较于DPC算法有提高。本文主要的研究成果如下:(1)提出了G-DPC算法。该算法由网格划分、数据聚类、自适应选取聚类中心、簇合并及噪声点处理五部分构成,具有输入参数少,能识别任意簇的特点,同时可高效处理大规模数据集。(2)给出了一种自动选取核心网格代表点的方法。通过自适应中心选取公式,在符合聚类中心的两个条件下,实现自动选择聚类中心,解决手动选择聚类中心时误差过大的问题。(3)定义了新的噪声点准则。在潜在噪声点集合中筛选出噪声点,对噪声点的选取更细化。(4)采用了合并簇的思想,对符合条件的簇进行合并,可避免某个类中存在多个密度峰的情况。
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