一种基于密度的网格动态聚类算法的研究

• 作者: 柯佳 焦誉 赖建章
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 密度 网格 动态
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2007.01.008

摘要

聚类算法是数据挖掘领域中一个非常重要的研究方向.至今为止人们已经提出了许多适用于大规模的、高维的数据库的聚类算法.基于密度的聚类算法是其中一个比较典型的研究方向,文中以DBSCAN为基础,提出一种基于密度的网格动态聚类算法.新算法将网格的原理运用到基于密度的聚类算法中,并采用了动态的参数法,能自动根据数据的分布情况进行必要的参数更改,有效减少DBSCAN对初始参数的敏感度,从而提高了聚类的效率和效果,降低了算法I/O的开销.算法不仅能挖掘出各种形状的聚类,并能准确的挖掘出数据集中突出的聚类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦誉	安徽行政学院信息管理系	4	10	1.0	3.0
2	赖建章	合肥工业大学管理学院	3	33	3.0	3.0
3	柯佳	安徽中医学院计算机系	6	18	2.0	4.0