一种快速山峰聚类算法

• 作者: 敏玉芳 杨丽 郑良仁 陈晓云
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类分析 山峰聚类法 减法聚类 P-tree 无监督学习
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2043-2045
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.07.037

摘要

山峰聚类既可以对数据集进行近似聚类,又可以为其他聚类方法提供聚类所需的初始聚类中心.减法聚类是山峰聚类的改进,它避免了山峰聚类中出现的计算量随样本维数增加呈指数增长的情况.但减法聚类对处理大样本集也力不从心.引入了P-tree数据结构,对高维大样本集进行分解,然后用减法聚类对子样本集进行聚类.此算法既避免了山峰聚类的维数灾难问题,也解决了减法聚类中样本数太大的问题.实验结果证明,该算法有效地减少了运算量,提高了聚类的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	兰州大学计算机科学与工程学院	33	219	8.0	13.0
2	杨丽		4	10	1.0	3.0
3	敏玉芳	兰州大学计算机科学与工程学院	2	10	1.0	2.0
4	郑良仁	兰州大学计算机科学与工程学院	1	10	1.0	1.0