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基于密度的增量式网格聚类算法
引用本文:陈宁,周龙骧,陈安.基于密度的增量式网格聚类算法[J].软件学报,2002,13(1):1-7.
作者姓名:陈宁  周龙骧  陈安
作者单位:1. 中国科学院数学与系统科学研究院,北京,100080
2. 中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京,100080;中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心,北京,100080
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.69983011(国家自然科学基金);the NationalGrand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No. G I999035807(国家重点基础研究发展规划973资助项目)
摘    要:提出基于密度的网格聚类算法GDcA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性在GDcA的基础上,给出增量式聚类算法IGDcA,适用于数据的批量更新.

关 键 词:聚类:网格  增量算法
文章编号:1000-9825/2002/13(01)0001-07
收稿时间:2000/7/24 0:00:00
修稿时间:2000年7月24日

An Incremental Grid Density-Based Clustering Algorithm
CHEN Ning,ZHOU Long-xiang and CHEN An.An Incremental Grid Density-Based Clustering Algorithm[J].Journal of Software,2002,13(1):1-7.
Authors:CHEN Ning  ZHOU Long-xiang and CHEN An
Abstract:Although many clustering algorithms have been proposed so far, seldom was focused on high-dimensional and incremental databases. This paper introduces a grid density-based clustering algorithm GDCA. which discovers clusters with arbitrary shape in spatial databases. It first partitions the data space into a number of units, and then deals with units instead of points. Only those units with the density no less than a given minimum density threshold are useful in extending clusters. An incremental clustering algorithm----IGDCA is also presented, applicable in periodically incremental environment.
Keywords:clustering  grid  incremental algorithm
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