基于网格梯度的多密度聚类算法

• 作者: 丰江帆 夏英 李克非
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类算法 梯度 网格 密度 相似性
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3278-3280,3291
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.11.022

摘要

大多数现有的聚类算法都致力于发现任意形状、任意大小的类,但很难有效处理多密度的数据集.提出的算法利用网格聚类速度快的特点,先通过高斯平滑去除噪声,再采用网格梯度的思想找出隐藏在多密度数据集中的簇.算法在人工数据集上进行了实验,结果表明该算法能有效地去除噪声,发现多密度的簇,具有较好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏英	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	64	461	12.0	18.0
2	丰江帆	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	27	156	8.0	11.0
3	李克非	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	2	16	2.0	2.0