一种基于划分和密度的快速聚类算法

摘要：

聚类是数据挖掘的重要组成部分;基于划分的聚类算法有近线性时间复杂度的优点,基于密度的聚类算法能发现任意形状的聚类.提出基于划分和密度的聚类算法CUPD(clustering using partition and density),它首先用基于划分的算法对数据进行分类,然后用基于密度的算法进行类的合并.理论分析和实验证明了CUPD算法保持了基于划分和基于密度聚类算法的上述两个优点.

关键词： 划分 密度 快速聚类算法 数据挖掘 CUPD算法

作者: 赖桃桃 冯少荣 张东站

作者单位: 厦门大学计算机科学系 厦门 361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 115-118

在线出版日期: 2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）