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一种基于动态近邻选择模型的聚类算法
一种基于动态近邻选择模型的聚类算法
作者:
左万利
金阳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
数据挖掘
聚类
类别属性
摘要:
ROCK是Sudipno Guha等1999年提出的一个著名的面向分类属性数据的聚类算法,其突出贡献是采用公共近邻(链接)数的全局信息作为评价数据点间相关性的度量标准,而不是传统的基于两点间距离的局部度量函数.尽管ROCK在Mushroom等分类属性数据集上取得了很好的聚类结果,但该算法本身也存在一些缺陷和不足.首先,衡量两个数据点是否为邻居的相似度阈值θ需要预先静态指定,该阈值对聚类质量影响很大,在对数据集没有充分了解的前提下给出恰当的阈值是困难的.其次,在ROCK算法中,相似度函数sim仅被用于最初邻居的判断上,只考虑相似与否,而未考虑相似程度,使算法对θ值过于敏感.另外,ROCK还要求用户事先选定聚类簇数k.这些缺陷或者影响聚类效果,或使算法不便使用.该文深入分析了上述问题,并提出基于动态近邻选择模型的聚类算法DNNS,通过优选近邻来提高聚类质量.文中还定义了内聚度度量函数以指导聚类过程.对标准数据集VOTE和ZOO的实验结果表明,DNNS算法的fα指标优于ROCK和VBACC.
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篇名
一种基于动态近邻选择模型的聚类算法
来源期刊
计算机学报
学科
工学
关键词
数据挖掘
聚类
类别属性
年,卷(期)
2007,(5)
所属期刊栏目
研究论文与技术报告
研究方向
页码范围
756-762
页数
7页
分类号
TP18
字数
5641字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0254-4164.2007.05.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
金阳
吉林大学计算机科学与技术学院
8
109
4.0
8.0
2
左万利
吉林大学计算机科学与技术学院
88
1273
20.0
31.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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节点文献
数据挖掘
聚类
类别属性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
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计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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