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基于相对距离的密度聚类算法
被引量：
3
1
作者
何孝金
傅彦
陈安龙
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第4期1335-1337,共3页
首先介绍传统距离计算方法在聚类应用中的不足,并针对这点提出一种基于权重向量的相对距离计算方法。在应用DBSCAN算法的基础上,融入相对距离的计算及k-d树的范围查找的应用。该算法不仅能得到很好的聚类效果,而且消除了数据的度量单位...
首先介绍传统距离计算方法在聚类应用中的不足,并针对这点提出一种基于权重向量的相对距离计算方法。在应用DBSCAN算法的基础上,融入相对距离的计算及k-d树的范围查找的应用。该算法不仅能得到很好的聚类效果,而且消除了数据的度量单位对聚类结果的影响。
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关键词
相对距离
DBSCAN算法
多维二进制搜索树
聚类
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职称材料
题名
基于相对距离的密度聚类算法
被引量：
3
1
作者
何孝金
傅彦
陈安龙
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第4期1335-1337,共3页
基金
国家"863"计划资助项目(2006AA01Z414)
文摘
首先介绍传统距离计算方法在聚类应用中的不足,并针对这点提出一种基于权重向量的相对距离计算方法。在应用DBSCAN算法的基础上,融入相对距离的计算及k-d树的范围查找的应用。该算法不仅能得到很好的聚类效果,而且消除了数据的度量单位对聚类结果的影响。
关键词
相对距离
DBSCAN算法
多维二进制搜索树
聚类
Keywords
relative distance
DBSCAN algorithm
k-d tree
clustering
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相对距离的密度聚类算法
何孝金
傅彦
陈安龙
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
3
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