| 网格聚类中的边界处理技术 |
| |
| 引用本文： | 邱保志,沈钧毅.网格聚类中的边界处理技术[J].模式识别与人工智能,2006,19(2). |
| |
| 作者姓名： | 邱保志 沈钧毅 |
| |
| 作者单位： | 1. 西安交通大学,电子与信息工程学院,西安,710049;郑州大学,信息工程学院,郑州,450052
2. 西安交通大学,电子与信息工程学院,西安,710049 |
| |
| 摘 要： | 提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法GBCB能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输入数据大小的线性函数,可扩展性好.
|
| 关 键 词： | 网格聚类 边界处理 精度 |
Border-Processing Technique in Grid-Based Clustering |
| |
| QIU Bao-Zhi,SHEN Jun-Yi.Border-Processing Technique in Grid-Based Clustering[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2006,19(2). |
| |
| Authors: | QIU Bao-Zhi SHEN Jun-Yi |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
