一种简单有效的基于密度的聚类分析算法

• 作者: 朱梧槚 洪龙 金达文 陈燕俐
• 来源期刊: 南京邮电学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 距离 密度 邻域查询
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2005.04.005

摘要

对数据挖掘中基于密度聚类的相关概念和算法进行了讨论,对OPTICS(Ordering Pointers to Identify the Clustering Structure)算法聚类分析的正确性给以了证明.以DBSCAN,OPTICS为基础,提出了一种基于密度的简单有效的聚类算法.新算法主要在ε-邻域查询和种子队列的更新两个方面作了改进,给出了一种简单、效率较高的邻域查询方法-哈希表法,即对整个数据集合或部分数据作网格化处理.测试结果表明新算法能够有效地对大规模数据进行聚类,效率较高.

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	陈燕俐	南京邮电大学计算机科学与技术系	33	275	9.0	15.0
3	洪龙	南京邮电大学计算机科学与技术系	36	368	9.0	18.0
7	金达文	南京邮电大学计算机科学与技术系	1	37	1.0	1.0