一种改进的基于局部密度的聚类算法 |
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引用本文: | 关晓惠,钱亚冠,孙欣欣. 一种改进的基于局部密度的聚类算法[J]. 电信科学, 2016, 0(1): 54-59. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2016008 |
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作者姓名: | 关晓惠 钱亚冠 孙欣欣 |
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作者单位: | 1. 浙江水利水电学院,浙江杭州,310018;2. 浙江科技学院理学院,浙江杭州,310023 |
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摘 要: | 聚类分析一直是机器学习和数据挖掘领域一个比较活跃而且极具挑战性的研究方向.Alex提出的基于局部密度的聚类算法是一种快速、有效的聚类方法,但该方法通过手工选取确定聚类个数和聚类中心.为此,对原算法进行改进,在初步选取候选聚类中心的基础上,使用基于密度连通的算法优化选取聚类中心,然后使用大密度最近邻方法确定样本类别.实验证明,该方法能有效解决聚类个数和聚类中心无法确定的问题,同时在聚类评价指标上显示出较好的聚类效果和性能.
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关 键 词: | 局部密度 类簇中心 评价指标 |
An improved clustering algorithm based on local density |
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Abstract: | |
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Keywords: | local density cluster center evaluation criterion |
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