一种基于层次距离计算的聚类算法

• 作者: 乔少杰 唐常杰 彭京 石葆梅 程温泉
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 层次距离 层次编码变量 k-中心 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 786-795
• 页数: 10页
• 分类号: TP311
• 字数: 7073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2007.05.009

摘要

针对广泛存在的层次编码型数据类型,提出了层次距离的新概念,证明了相关的数学性质,并在此基础上提出并实现了新的基于层次距离计算的聚类算法HDCA(Hierarchy Distance Computing based clustering Algorithm).新方法克服了传统聚类算法标称型计算的缺陷,提高了聚类精度.针对聚类算法的中心点问题,提出了相应的层次编码型数据的快速处理算法,并从理论上证明了算法的正确性.实验表明,对比朴素处理算法,HDCA的性能明显提高.新算法已经应用到警用流动人口分析当中,取得了良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
2	乔少杰	四川大学计算机学院	29	470	14.0	21.0
3	彭京	北京大学信息科学技术学院	7	267	7.0	7.0
12	程温泉	成都市公安局科技处	1	39	1.0	1.0
13	石葆梅	成都市公安局科技处	2	58	2.0	2.0