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题名改进的共享最近邻聚类算法
被引量：3
- 1
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作者
李霞
蒋盛益
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机构
广东外语外贸大学思科信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第8期138-142,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61070061)~~
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文摘
聚类是一种无监督的机器学习方法,其任务是发现数据中的自然簇。共享最近邻聚类算法(SNN)在处理大小不同、形状不同以及密度不同的数据集上具有很好的聚类效果,但该算法还存在以下不足:(1)时间复杂度为O(n2),不适合处理大规模数据集;(2)没有明确给出参数阈值的简单指导性操作方法;(3)只能处理数值型属性数据集。对共享最近邻算法进行改进,使其能够处理混合属性数据集,并给出参数阈值的简单选择方法,改进后算法运行时间与数据集大小成近似线性关系,适用于大规模高维数据集。在真实数据集和人造数据集上的实验结果表明,提出的改进算法是有效可行的。
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关键词
共享最近邻聚类算法
一趟聚类算法
大规模数据集
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Keywords
shared nearest neighbor clustering algorithm one-pass clustering algorithm large dataset
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于投票机制的融合聚类算法
被引量：7
- 2
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作者
蒋盛益
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机构
广东外语外贸大学信息学院
广东省信息安全技术重点实验室中山大学
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007年第2期306-309,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60503048
60673191)资金
广东外语外贸大学重点项目(GW2005-1-012)资助.
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文摘
以一趟聚类算法作为划分数据的基本算法,讨论聚类融合问题.通过重复使用一趟聚类算法划分数据,并随机选择阈值和数据输入顺序,得到不同的聚类结果,将这些聚类结果映射为模式间的关联矩阵,在关联矩阵上使用投票机制获得最终的数据划分.在真实数据集和人造数据集上检验了提出的聚类融合算法,并与相关聚类算法进行了对比,实验结果表明,文中提出的算法是有效可行的.
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关键词
聚类分析
一趟聚类算法
聚类融合
投票机制
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Keywords
cluster analysis
one-pass clustering algorithm
cluster fusion
voting mechanism
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名Chameleon算法的改进
被引量：10
- 3
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作者
蒋盛益
庞观松
张黎莎
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机构
广东外语外贸大学信息学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2010年第8期1643-1646,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60673191)资助
广东省自然科学基金项目(9151026005000002)资助
广东省高等学校自然科学研究重点项目(06Z012)资助
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文摘
结合Chameleon算法可以发现高质量的任意形状、大小和密度的自然簇及一趟聚类算法快速高效的特点,研究可以处理混合属性的高效聚类算法.首先简单改进Chameleon算法,使之可以处理含分类属性的数据;进而提出一种两阶段聚类算法.第一阶段使用一趟聚类算法对数据集进行初始划分,第二阶段利用改进的Chameleon算法归并初始划分而得到最终聚类.在真实数据集和人造数据集上的实验结果表明,提出的两阶段聚类算法是有效可行的.
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关键词
一趟聚类算法
基于图的聚类算法
任意形状簇
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Keywords
one-pass clustering algorithm
graph-based clustering algorithm
arbitrary shape cluster
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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