网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究
王玉龙 叶新铭 李秀华
摘 要:在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略
关键词:Web;优化;模糊C均值(FCM);聚类算法
Research on Fuzzy C-means Clustering Algorithm in Web Page Optimization Strategy
WANG Yu-Long YE Xin-Ming LI Xiu-Hua
基金项目:国家自然基金项目(60263002),内蒙古科技攻关项目(2002061002)
作者简介:王玉龙 内蒙古大学计算机学院研究生
作者简介:叶新铭 内蒙古大学计算机学院教授
作者简介:李秀华 内蒙古大学计算机学院研究生
作者单位:王玉龙(内蒙古大学计算机学院,呼和浩特,010021)
叶新铭(内蒙古大学计算机学院,呼和浩特,010021)
李秀华(内蒙古大学计算机学院,呼和浩特,010021)
参考文献:
[1]An application of fuzzy clustering in group-positioning analysis [J] Proc Natl Sci,Counc ROC(C) , 2000 ,10(2) :157~167
[2]Michalopoulos M,D ounias G D, Thomaidis N T Decision making using fuzzy C-means and inductive machine learning for managing bank branches performance [EB/OL] >
聚类可以理解为根据你划定的半径取圈样本,圈出几类就是几类,半径大类就少,半径小类就多。中心选择可以随机选取,那就是无监督算法,现在有一种半监督算法,先用少量标记好的样本产生一些类别作为聚类中心,指导聚类的过程。可以使用kmeans和SVM结合
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