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一种基于网格距离的融合式聚类算法
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作者 凌萍 周春光 王喆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第11期160-163,231,共5页
提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD)。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间... 提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD)。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间的距离定义并以此完成聚类任务。ACGD的参数以自适应学习策略确定。真实数据集上的实验表明,ACGD具有良好聚类效果,具有比同类算法更高的效率和算法鲁棒性。 展开更多
关键词 网格距离 融合聚类 球状初始网格 初始矩形网格 数据粒单元
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