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动态最近邻聚类算法的优化研究
被引量：
5
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作者
储岳中
徐波
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第5期1687-1690,共4页
针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题,提出了基于贝叶斯信息测度BIC(Bayesianinformationcriterion)的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理,去除噪声数据。在参数空间内逐步调整聚类半径,利用最近邻聚...
针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题,提出了基于贝叶斯信息测度BIC(Bayesianinformationcriterion)的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理,去除噪声数据。在参数空间内逐步调整聚类半径,利用最近邻聚类算法对数据集进行聚类,并计算每次聚类结果的贝叶斯信息测度值。比较各次聚类结果的贝叶斯信息测度值,最大贝叶斯信息测度值对应的聚类即为最优聚类结果。实验结果表明,优化的最近邻聚类算法很好地解决了合适的聚类半径选取问题。
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关键词
数据挖掘
密度聚类算法
贝叶斯信息测度
最近邻聚类
优化
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职称材料
题名
动态最近邻聚类算法的优化研究
被引量：
5
1
作者
储岳中
徐波
机构
南京航空航天大学航天学院
安徽工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第5期1687-1690,共4页
基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2008AA12Z301)
安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2008B103)
文摘
针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题,提出了基于贝叶斯信息测度BIC(Bayesianinformationcriterion)的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理,去除噪声数据。在参数空间内逐步调整聚类半径,利用最近邻聚类算法对数据集进行聚类,并计算每次聚类结果的贝叶斯信息测度值。比较各次聚类结果的贝叶斯信息测度值,最大贝叶斯信息测度值对应的聚类即为最优聚类结果。实验结果表明,优化的最近邻聚类算法很好地解决了合适的聚类半径选取问题。
关键词
数据挖掘
密度聚类算法
贝叶斯信息测度
最近邻聚类
优化
Keywords
data mining
density-based spatical clustering of application with noise （DBSCAN）
Bayesian information criterion （BIC）
nearest neighbor clustering
optimization
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
动态最近邻聚类算法的优化研究
储岳中
徐波
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011
5
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