基于特征选择的K-means聚类异常检测方法

K-means算法是一种采用距离作为相似性评价指标的聚类算法,其快速简洁的特点在异常检测场景中有一定的应用价值。但是,传统的K-means聚类算法在选取初始中心和度量相似性上有一定缺陷。针对传统的K-means算法中存在的问题,本文对原有的方法进行了改进。第一,在初始化聚类中心时选取了一种优化的方法作为初始聚类中心,替代原有的随机选择方法以减少计算量和迭代次数。第二,采用基于信息熵属性加权的样本相似性度量来进一步精确样本差异。实验过程中,针对异常检测数据含有冗余特征,对样本数据做了冗余特征过滤,实验结果表明改进之后的方法较传统的K-means算法有更好的检测效果。