SGE日志分析聚类算法
来源:互联网 发布:什么移动电源 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 01:27
基于KMeans的改进算法(针对一维):
【算法】
1.设定阈值,使用固定筛子的方式将对象分配到各个不同的“筛孔”里,并计算落入每个“筛孔”中的对象的平均值,即初始质心。
2.对步骤1中的初始质心进行类似步骤1方法的聚类,得到初始质心的聚类结果。
3.将步骤2中的初始质心聚类结果作为聚类的初始质心进行聚类,对于每个对象选择最近的质心,若到达每个质心的距离都超过设定的阈值,则创建新类。
4.计算满意度(越低越好),重复步骤2-3,获得新的满意度,如果满意度不再降低,则收敛。
【特点】
1.不需要指定目标聚类数目。
2.保证了每个簇的凝聚程度是比较好的,但是簇的个数比较多,而且无法应对不同密度的情况。
【衡量聚类结果】
1.按质心值排序,计算相邻值之差的绝对值,然后相加。
【改进】
1.将相邻的簇内对象数比较多的簇进行合并,从而减少簇的个数。
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