网格聚类中的边界处理技术

• 作者: 沈钧毅 邱保志
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 网格聚类 边界处理 精度
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 277-280
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2006.02.026

摘要

提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法GBCB能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输入数据大小的线性函数,可扩展性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈钧毅	西安交通大学电子与信息工程学院	211	4319	32.0	55.0
2	邱保志	西安交通大学电子与信息工程学院	55	518	13.0	18.0