基于多代表点的聚类方法的改进

• 作者: 刘彤 郑永果
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 层次聚类 代表点 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 42-43,28
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2005.06.025

摘要

CURE 算法是一种凝聚的层次聚类算法,它首先提出了使用多代表点描述簇的思想.通过深入分析现有的基于多代表点的层次聚类算法,本文提出了一种新的改进机制,使用了基于影响因子的族代表点选取机制可以发现形状、尺寸更为复杂的族.实验结果表明,该改进取得了更好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑永果	山东科技大学信息科学与工程学院	77	543	11.0	19.0
2	刘彤	山东科技大学信息科学与工程学院	18	59	3.0	7.0