一種基于非獨(dú)立同分布下K-means算法的系統(tǒng)日志分析方法

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摘要：系統(tǒng)日志作為記錄系統(tǒng)操作和事件信息的重要資源，對(duì)保障系統(tǒng)安全和優(yōu)化系統(tǒng)性能具有至關(guān)重要的作用。利用K-means算法進(jìn)行系統(tǒng)日志分析能夠幫助管理員對(duì)日志進(jìn)行分類管理，通過(guò)對(duì)相似日志條目的自動(dòng)聚類，提高日志檢索和管理的效率。傳統(tǒng)K-means聚類算法一般采用歐氏距離作為相似性度量方法，該方法忽略了對(duì)象屬性之間存在的耦合關(guān)系，是假設(shè)數(shù)據(jù)具有獨(dú)立同分布的特性的，然而在現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)中，對(duì)象屬性之間會(huì)存在一些復(fù)雜的耦合關(guān)系，是非獨(dú)立同分布的。（剩余8637字）