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基于密度和对象方向聚类算法的改进
引用本文:孟海东,张玉英. 基于密度和对象方向聚类算法的改进[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(20): 154-156
作者姓名:孟海东  张玉英
作者单位:内蒙古科技大学网络中心,包头,014010;内蒙古科技大学网络中心,包头,014010
基金项目:内蒙古高等教育科研项目
摘    要:针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD算法).该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类方向来发现任意形状的簇.理论分析与实验结果表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果.

关 键 词:数据挖掘  聚类  K-means算法  KADD算法
文章编号:1002-8331-(2006)20-0154-03
修稿时间:2005-10-01

Improved Clustering Algorithm Based on Density and Direction
Meng Haidong,Zhang Yuying. Improved Clustering Algorithm Based on Density and Direction[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(20): 154-156
Authors:Meng Haidong  Zhang Yuying
Abstract:
Keywords:
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