基于图形轮廓的快速聚类算法

• 作者: Wang Shengrui 姜青山 董槐林 陈黎飞
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 图形轮廓 簇结构 可伸缩性
• 年，卷（期）: 2006,（z3）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘和知识发现
• 页码范围: 314-320
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5116字
• 语种: 中文

摘要

聚类是数据挖掘中的一项重要课题.在大型数据集中有效地发现具有任意形状、密度和尺度的簇结构是目前聚类算法研究中的一个开放性的问题.基于图形轮廓的思想,提出了一种快速的聚类算法PROFCLUS,使用数据点在图形空间分布形成的图形进行聚类,可以描述和发现任意类型的簇结构;聚类过程只扫描一遍数据集,通过渐进地构造图形映像的轮廓,使用少量的轮廓点信息进行增量的聚类,其时间复杂度接近于线性.实验验证表明,PROFCLUS可以对簇密度差异较大的数据进行有效聚类和噪声数据点识别;同时,与其他基于密度的算法相比,PROFCLUS大幅度提高了聚类效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜青山	厦门大学软件学院	36	550	11.0	23.0
2	陈黎飞	厦门大学计算机科学系	4	185	3.0	4.0
3	董槐林	厦门大学软件学院	25	246	10.0	15.0