基于孤立因子的层次聚类算法与应用

摘要：

本文在分析BIRCH算法与CLAP算法的优缺点基础上,结合孤立点挖掘算法,提出一种基于孤立点预测的层次聚类算法，该算法首先采用随机抽样,通过初步聚类的结果定义子聚类和数据项的孤立因子，并采用全局因子和局部因子定义相结合,改进了孤立点的去除和吸收算法.提高了聚类的质量,降低了对数据输入顺序的敏感性,增强了对噪声数据处理的稳健性，并在大型数据库聚类、图像压缩和图像分割等方面进一步得到验证。

关键词： 聚类 BIRCH算法 CLAP算法 孤立因子 挖掘算法 图像压缩 数据库

作者: 饶金通 董槐林 姜青山

作者单位: 厦门大学软件学院,厦门,361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十一届中国数据库学术会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 552-557

在线出版日期: 2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）