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基于相对密度的聚类算法
引用本文:刘青宝,邓苏,张维明.基于相对密度的聚类算法[J].计算机科学,2007,34(2):192-195.
作者姓名:刘青宝  邓苏  张维明
作者单位:国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073
摘    要:基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点,在聚类分析中被广泛采用,本文提出的基于相对密度的聚类算法,在继承上述优点的基础上。有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数值难以设置以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。

关 键 词:聚类  K近邻  聚类参数  相对密度

Relative Density-based Clustering Algorithm
LIU Qing-Bao,DENG Su,ZHANG Wei Ming.Relative Density-based Clustering Algorithm[J].Computer Science,2007,34(2):192-195.
Authors:LIU Qing-Bao  DENG Su  ZHANG Wei Ming
Affiliation:College of Information System and Management, National University of Defense Teehnology,Changsha 410073
Abstract:With strong ability of discovery arbitrary shape clusters and handling noise,density based clustering is one of primary methods for data mining.This paper provides a clustering algorithm based on relative density,which efficiently resolves these problem of being very sensitive to the user-defined parameters and too difficult for users to determine the parameters.
Keywords:Clustering  K-nearest neighbors  Clustering parameter  Relative density
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