计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (2): 192-195.

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基于相对密度的聚类算法

刘青宝 邓苏 张维明   

  1. 国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙410073
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(60172012).

LIU Qing-Bao ,DENG Su ,ZHANG Wei Ming (College of Information System and Management, National University of Defense Teehnology,Changsha 410073)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点,在聚类分析中被广泛采用,本文提出的基于相对密度的聚类算法,在继承上述优点的基础上。有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数值难以设置以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。

关键词: 聚类 K近邻 聚类参数 相对密度

Abstract: With strong ability of discovery arbitrary shape clusters and handling noise, density based clustering is one of primary methods for data mining. This paper provides a clustering algorithm based on relative density, which efficiently resolves these proble

Key words: Clustering, K-nearest neighbors, Clustering parameter, Relative density

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