基于小波分析的网络通信大数据谱聚类算法研究

• 作者: 张昊 赵晓红 赵洋
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 网络 通信 大数据 谱聚类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与制造
• 页码范围: 36-39,43
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.01.036

摘要

传统谱聚类算法存在聚类效果差的缺陷,为此提出基于小波分析的网络通信大数据谱聚类算法研究.采用小波分析方法对采集到的电网通信网络大数据的相异性进行度量,将得到的相异性度量结果转换为数据之间的相似性,并对网络通信大数据相似性关系进行构建,得到网络通信大数据的相似度矩阵,以上述得到的网络通信大数据相似度矩阵为基础,采用聚类算法对数据进行聚类,实现了网络通信大数据的谱聚类.通过实验可得,提出的谱聚类算法的准确率与纯度分别高出传统算法34％与21.2％,说明提出的基于小波分析的谱聚类算法具备极好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张昊	国网山东省电力公司电力科学研究院	7	11	2.0	3.0
2	赵晓红	国网山东省电力公司电力科学研究院	6	8	2.0	2.0
3	赵洋	国网山东省电力公司电力科学研究院	3	3	1.0	1.0