数据挖掘中基于密度的聚类结构及算法设计

• 作者: 朱梧槚 洪龙 王建东 陈燕俐
• 来源期刊: 南京邮电学院学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 距离 簇的密度 基于密度的簇 聚类结构
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4915字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2003.04.002

摘要

聚类分析是数据挖掘的主要技术之一.其中基于密度的聚类可以得到任意形状的聚类结果,从而可以观察到一个并发的、完整的聚类结构.对聚类、数据对象、簇的密度、基于密度的方法和OP-TICS中的基本概念进行了描述,在此基础上,明确定义了簇的密度,建立了关于ζ的基于密度的簇、密度度量函数等概念,并设计了获得聚类结构的相应算法且对其进行了复杂性分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱梧槚	南京航空航天大学信息科学与技术学院	40	363	8.0	18.0
2	王建东	南京航空航天大学信息科学与技术学院	158	1573	21.0	31.0
3	陈燕俐	南京邮电学院计算机科学与技术系	33	275	9.0	15.0
4	洪龙	南京邮电学院计算机科学与技术系	36	368	9.0	18.0