一种新的多密度聚类算法

摘要：

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,基于密度的方法是一种相当有效的聚类方法,能够发现任意形状的聚类,对噪声数据不敏感。而现有的算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳,如DBSCAN难以正确揭示数据分布的自然聚类模式。提出一种新的多密度聚类算法,利用一个参考半径,动态地选择半径对不同密度区域使用不同的半径进行聚类。实验表明,该算法能够发现自然聚类模式。

关键词： 聚类算法 多密度 数据挖掘

作者: 于健 陈子军 李霞 李炜

作者单位: 燕山大学信息学院计算机系,河北秦皇岛 066004

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年北京地区高校研究生学术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 442-446

在线出版日期: 2008-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）