| 邻域平衡密度聚类算法 |
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| 引用本文： | 武佳薇,李雄飞,孙涛,李巍. 邻域平衡密度聚类算法[J]. 计算机研究与发展, 2010, 47(6) |
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| 作者姓名： | 武佳薇 李雄飞 孙涛 李巍 |
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| 作者单位： | 符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学,长春,130012 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划基金项目，吉林省科技发展计划基金项目 |
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| 摘 要： | 聚类是数据挖掘领域的一项重要分析手段.在分析核心对象与其邻域对象的分布特征后,引入对象的投影点,对象的邻域平衡、平衡核心对象、边界稀疏对象等概念.提出一种新的基于密度的聚类算法bDBSCAN(balance-DBSCAN).算法将核心对象邻域中的对象投影,进行向量单位化,考察核心对象的邻域平衡性,将与平衡核心对象平衡密度可达的对象聚成一个簇.理论分析和实验结果表明,算法可以处理任意形状的簇,有效地排除边界稀疏对象这类噪声,并且可以解决高维数据聚类边界区分不明显、噪声对象多等问题,提高了聚类精度.算法的时间复杂度与DBSCAN近似.
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| 关 键 词： | 投影点 邻域平衡 平衡核心对象 边界稀疏对象 基于密度的聚类算法 |
A Density-Based Clustering Algorithm Concerning Neighborhood Balance |
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| Wu Jiawei,Li Xiongfei,Sun Tao,Li Wei. A Density-Based Clustering Algorithm Concerning Neighborhood Balance[J]. Journal of Computer Research and Development, 2010, 47(6) |
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| Authors: | Wu Jiawei Li Xiongfei Sun Tao Li Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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