一种基于距离的聚类和孤立点检测算法

• 作者: 刘合兵 尚俊平 邱保志
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 聚类算法 孤立点检测 距离 密度
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 页码范围: 975-978
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2007.06.029

摘要

提出了一种基于距离的聚类和孤立点检测算法(DBCOD),根据距离阈值对数据点进行聚类,在聚类过程中记录每个数据点的密度,并根据密度阈值确定数据点是否为孤立点.实验结果表明,该算法不仅能够对数据集进行正确的聚类,可以发现任意形状的聚类,算法执行效率优于DBSCAN,具有对噪音数据、数据输入顺序不敏感等优点,同时还能有效地进行孤立点检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱保志	郑州大学信息工程学院	55	518	13.0	18.0
2	刘合兵	河南农业大学计算机科学与技术系	36	130	6.0	10.0
3	尚俊平	河南农业大学计算机科学与技术系	19	44	4.0	5.0