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基于局部密度估计的聚类个数确定研究
1
作者
龙章勇
《河南科技》
2016年第9期26-28,共3页
随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素。通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类...
随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素。通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。针对此,基于聚类中心具有高局部密度且距高局部密度聚类中心距离较远的特点,提出一种基于局部密度估计的聚类个数的估计方法。经过仿真实验,验证了该算法具有良好的有效性和鲁棒性。
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关键词
聚类个数
密度峰值估计
聚类有效性
聚类分析
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职称材料
题名
基于局部密度估计的聚类个数确定研究
1
作者
龙章勇
机构
南京铁道职业技术学院
出处
《河南科技》
2016年第9期26-28,共3页
基金
中国职教学会轨道交通专业委员会科研基金(201419)
全国教育信息技术研究十二五规划课题(136231366)
文摘
随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素。通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。针对此,基于聚类中心具有高局部密度且距高局部密度聚类中心距离较远的特点,提出一种基于局部密度估计的聚类个数的估计方法。经过仿真实验,验证了该算法具有良好的有效性和鲁棒性。
关键词
聚类个数
密度峰值估计
聚类有效性
聚类分析
Keywords
cluster number
density peaks estimator
cluster validation
cluster analysis
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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1
基于局部密度估计的聚类个数确定研究
龙章勇
《河南科技》
2016
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