一种基于密度的分布式聚类算法

• 作者: 吉根林 郑苗苗
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 分布式聚类 基于密度的聚类算法(DBSCAN) 分布式聚类算法(DBDC)
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: Agent技术和人工智能专栏
• 页码范围: 536-543
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 5273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2008.05.010

摘要

对基于密度的分布式聚类算法DBDC(density based distributed clustering)进行改进,提出了一种基于密度的分布式聚类算法DBDC*.该算法在局部筛选代表点时结合贝叶斯信息准则BIC,得到少量精准反映局部站点数据分布的BIC核心点,有效降低了分布式聚类过程中的数据通信量,全局聚类时综合考虑了各站点数据的分布情况.实验结果表明,算法DBDC *的效率优于DBDC,聚类效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学数学与计算机科学学院	138	2757	22.0	50.0
2	郑苗苗	南京师范大学数学与计算机科学学院	4	38	3.0	4.0