| 一种基于网格核密度的自适应边界点检测算法 |
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| 引用本文： | 邱保志,余田.一种基于网格核密度的自适应边界点检测算法[J].小型微型计算机系统,2008,29(5):837-840. |
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| 作者姓名： | 邱保志 余田 |
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| 作者单位： | 郑州大学,信息工程学院,河南,郑州,450052 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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郑州大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 为了快速有效的检测聚类的边界点,提出基于网格核密度的自适应边界点检测算法ADAPT(An Adaptive Grid Kernel-Density-Based BoundaryPoints Detecting Algorithm for Spatial Database with Noise),使用网格核密度更精确地拟合网格在其邻域内的密度,采用自适应选取网格近邻策略更好地反应对象的空间分布特征.实验结果表明:该算法可以在含有任意形状、不同大小和不同密度的数据集上快速有效地检测出聚类的边界点.
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| 关 键 词： | 边界点 聚类 核密度 自适应 基于网格 核密度 自适应 边界点 检测算法 Noise Spatial Database Algorithm Detecting 数据集 不同密度 大小 形状 结果 实验 空间分布特征 对象 反应 策略 近邻 |
| 文章编号： | 1000-1220(2008)05-0837-04 |
| 修稿时间： | 2007年1月22日 |
An Adaptive Grid Kernel-density-based BoundaryPoints Detecting Algorithm for Spatial Database with Noise |
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| QIU Bao-zhi,YU Tian.An Adaptive Grid Kernel-density-based BoundaryPoints Detecting Algorithm for Spatial Database with Noise[J].Mini-micro Systems,2008,29(5):837-840. |
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| Authors: | QIU Bao-zhi YU Tian |
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| Affiliation: | QIU Bao-zhi,YU Tian (School of Information & Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450052,China) |
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| Abstract: | In order to detect the boundary points of clusters effectively,this paper presents an adaptive grid kernel-density-based boundarypoints detecting algorithm for spatial database with noise,ADAPT,which uses the concept of grid kernel density for the accuracy of grid density and a novel adaptive strategy for neighbor selection based on spatial object distribution.As shown by our experimental results,ADAPT detect boundary points effectively and efficiently on various datasets. |
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| Keywords: | boundary points clusters kernel density adaptive |
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