基于网格相邻关系的多密度聚类算法
单元的密度和质心反映了单元内数据分布特征,利用单元内数据分布特征提出了基于网格相邻关系的多密度聚类算法GAMD。该算法用单元间的相对密度和单元质心距离的相对数来衡量单元间的相似度,并确定边界单元的数据归属,有较高的时间效率。为检验聚类的有效性,提出了拟合度的概念。实验结果表明,该算法能发现任意形状的簇,并能有效地对多密度数据集进行聚类,且聚类结果与数据输入顺序和单元顺序无关。
聚类 相邻单元 相异函数 拟合度
李光兴 杨燕
成都农业科技职业学院基础部 成都 611130 西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610031 西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610031
国内会议
重庆
中文
43-47
2010-10-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)