一种基于PDS、TIE和PMI的快速PAM聚类算法

• 作者: 林建仁 陆佩忠
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类方法 PAM算法 搜索策略(PDS/PMI/TIE) 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.09.004

摘要

PAM(Partitioning Around Medoids)是一种基于k-中心点的聚类算法,在处理数据集聚类时,具有较强的鲁棒性和准确性.但是,PAM算法的主要缺点是确定聚类中心点集所需的计算代价太高.对于大数据集,PAM聚类过程缓慢.提出一种利用部分距离搜索(PDS),先前中心点标号(PMI),以及三角不等式消除(TIE)准则等搜索策略来降低中心点迭代所需计算复杂性,实现快速PAM聚类的新算法.实验结果表明,相对于基本PAM聚类算法,在保持相同聚类效果的情况下,快速PAM聚类新算法能够减少70%～90%的乘法计算量,并可节省约1/3以上的计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆佩忠	复旦大学计算机科学与工程系	39	626	11.0	24.0
2	林建仁	复旦大学计算机科学与工程系	1	6	1.0	1.0