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1.
一种基于参考点和密度的快速聚类算法   总被引:55,自引:0,他引:55       下载免费PDF全文
马帅  王腾蛟  唐世渭  杨冬青  高军 《软件学报》2003,14(6):1089-1095
数据的规模越来越大,要求数据挖掘算法有很高的执行效率.基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.提出了一种新的基于参考点和密度的CURD(clustering using references and density)聚类算法,其创新点在于,通过参考点来准确地反映数据的空间几何特征,然后基于参考点对数据进行分析处理.CURD算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CURD算法具有近似线性的时间复杂性,因此CURD算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CURD算法具有处理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的基于R*-树的DBSCAN算法.  相似文献
2.
控制科学中的复杂性   总被引:16,自引:2,他引:14       下载免费PDF全文
黄琳  段志生 《自动化学报》2003,29(5):748-754
首先讨论控制科学中的传统复杂性观点,复杂性主要根源于非线性,非定常性与不确 定性,高维数和系统模式的非单一性.其次对于大系统提出一些新问题,并且指出对于大系统 关联是产生复杂性又一主要根源.  相似文献
3.
一种有效的基于网格和密度的聚类分析算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
胡泱  陈刚 《计算机应用》2003,23(12):64-67
讨论数据挖掘中聚类的相关概念、技术和算法。提出一种基于网格和密度的算法,它的优点在于能够自动发现包含有趣知识的子空间,并将里面存在的所有聚类挖掘出来;另一方面它能很好地处理高维数据和大数据集的数据表格。算法将最后的结果用DNF的形式表示出来。  相似文献
4.
离群点挖掘方法综述   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
离群点挖掘可揭示稀有事件和现象、发现有趣的模式,有着广阔的应用前景,因此引起广泛关注。首先介绍离群点的定义、引起离群的原因和离群点挖掘算法的分类,对基于距离和基于密度的离群点挖掘算法进行了比较详细的讨论,指出了其优缺点和发展方向,重点对当前研究的热点——高维大数据量的挖掘、空间数据挖掘、时序离群点挖掘和离群点挖掘技术的应用进行了讨论,指出了进一步研究方向。  相似文献
5.
异常点挖掘研究进展   总被引:9,自引:0,他引:9  
异常点是数据集中与其他数据显著不同的数据,一个人的噪声对另一个人而言可能是有用的数据,因此,随着人们对数据质量、欺诈检测、网络入侵、故障诊断、自动军事侦察等问题的关注,异常点挖掘在信息科学研究领域日益受到重视.在充分调研国内外异常点挖掘研究文献基础上,系统地综述了数据库研究领域中异常点挖掘的研究现状,对已有各种异常点挖掘方法进行了总结和比较,并结合当前研究热点,展望了异常点挖掘未来的研究方向及其面临的挑战.  相似文献
6.
一种改进的基于密度的聚类算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
陈燕  耿国华  郑建国 《微机发展》2005,15(3):17-19,89
基于密度的聚类是聚类算法中的一种,其主要优点是可以发现任意形状的簇,对噪声不敏感。而现有的该类算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳。鉴于此,文中提出一种改进的基于密度的聚类算法,保持了基于密度的聚类算法的优点,并且可以有效地处理分布不均的数据集,减少了时间复杂度,适用于对大规模数据库的挖掘与分析。  相似文献
7.
离群点挖掘研究   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
随着人们对欺诈检测、网络入侵、故障诊断等问题的关注,离群点挖掘研究日益受到重视。在充分调研国内外离群点挖掘研究成果的基础上,介绍了数据库领域离群点挖掘的研究进展,并概要地总结和比较了已有的各种离群点挖掘方法,展望了离群点挖掘研究的未来发展方向和面临的挑战。  相似文献
8.
一种求解高维优化问题的多目标遗传算法及其收敛性分析   总被引:8,自引:2,他引:6  
单纯Pareto遗传算法很难解决目标数目很多的高维多目标优化问题,在多个指标之间引入偏好信息,提出的多目标遗传算法使进化群体按协调模型进行偏好排序,改变了传统的基于Pareto优于关系来比较个体的优劣。另外讨论了算法在满足一定条件下具有全局收敛性,典型算例的数学解析和实验验证了其具有较好的收敛性和收敛速度.  相似文献
9.
一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
张蓉  彭宏 《计算机工程》2002,28(7):54-55,164
把一个救解高维空间数据聚类问题的转换为一个超图分割寻优问题,提出了一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法,该方法不需要减少高维空间数据顶的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并通过选择适当的支持度阈值,有效祛除噪声点,保证数据聚类的质量。  相似文献
10.
一种高维空间数据的子空间聚类算法   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
王生生  刘大有  曹斌  刘杰 《计算机应用》2005,25(11):2615-2617
传统网格聚类方法由于没有考虑到相邻网格内的数据点对考查网格的影响,存在不能平滑聚类以及聚类边界判断不清的情况。为此提出了一种高维空间数据的子空间聚类算法,扩展了相邻聚类空间。实验结果显示,克服了传统聚类的不平滑现象,使聚类边界得以很好的处理。  相似文献
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