一種基于非獨立同分布下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，對保障系統(tǒng)安全和優(yōu)化系統(tǒng)性能具有至關重要的作用。利用K-means算法進行系統(tǒng)日志分析能夠幫助管理員對日志進行分類管理，通過對相似日志條目的自動聚類，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，該方法忽略了對象屬性之間存在的耦合關系，是假設數據具有獨立同分布的特性的，然而在現實的數據中，對象屬性之間會存在一些復雜的耦合關系，是非獨立同分布的。（剩余8637字）