基于统计信息的聚类边界模式检测算法

• 作者: 岳峰 张枫 邱保志
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 边界点 聚类 方差
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 91-93
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 4191字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.03.032

摘要

为有效地检测聚类的边界点,提出基于统计信息的边界模式检测算法.根据数据对象的k距离统计信息设定邻域半径,再利用对象邻域范围内邻居的k距离统计信息寻找边界点.实验结果表明,该算法可以有效地检测出任意形状、不同大小和不同密度聚类的边界点,并可以消除噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱保志	郑州大学信息工程学院	55	518	13.0	18.0
2	岳峰	郑州大学信息工程学院	4	40	4.0	4.0
3	张枫	郑州大学信息工程学院	7	45	3.0	6.0