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基于层次与密度的任意形状聚类算法
被引量：
8
1
作者
许合利
牛丽君
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期159-164,共6页
结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行...
结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行子簇合并,无需人工输入终止参数即可自动确定聚类终止点。在测试数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法对输入参数的选择具有鲁棒性,能有效识别任意形状、大小和密度的聚类,并且适用于密度分布不均匀的数据集。
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关键词
层次聚类算法
密度
聚类算法
任意形状聚类
动态模型
边界区域密度
密度
峰值点
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职称材料
题名
基于层次与密度的任意形状聚类算法
被引量：
8
1
作者
许合利
牛丽君
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期159-164,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61202286)
国家科技重大专项基金资助项目(2014ZX01045-102)
文摘
结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行子簇合并,无需人工输入终止参数即可自动确定聚类终止点。在测试数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法对输入参数的选择具有鲁棒性,能有效识别任意形状、大小和密度的聚类,并且适用于密度分布不均匀的数据集。
关键词
层次聚类算法
密度
聚类算法
任意形状聚类
动态模型
边界区域密度
密度
峰值点
Keywords
hierarchical clustering algorithm
density clustering algorithm
arbitrary shape clustering
dynamic model
border region density
density peak point
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层次与密度的任意形状聚类算法
许合利
牛丽君
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
8
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