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改进小波聚类算法在QAR数据中的应用
作者单位:
;1.中国民航大学计算机科学与技术学院
摘 要:
传统小波聚类算法标记满足密度阈值的连通单元为同一个簇,而不满足密度阈值的网格有可能存在属于簇的数据对象,数据的每维属性有时差距较大,不合适再划分均匀网格。为此,提出一种改进的小波聚类算法CWave Cluster,划分非均匀网格,进一步细化边界网格,对不满足密度阈值的网格进行处理,最终形成聚类。在指定的快速存取记录器(QAR)数据集上的实验结果表明,改进的小波聚类算法能根据数据特点划分网格,区分簇与簇的边界,有效解决QAR数据异常点检测问题。
关 键 词:
连通单元
小波聚类
边界网格
快速存取记录器
密度阈值
Application of Improved Wavelet Clustering Algorithm in QAR Data
Abstract:
Keywords:
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