基于Delaunay三角网的CBDT聚类算法研究

• 作者: 成洪静 李静 聂跃光 陈立潮
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 空间聚类 聚类算法 Delaunay三角网
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 21-24,28
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.01.006

摘要

聚类分析是空间数据挖掘的重要方法之一.Delaunay三角网具有良好的空间邻近特性,应用于空间聚类分析具有独特的优势,提出了一种基于Delaunay三角网的聚类算法--CBDT算法,该算法采用了将Delaunay三角剖分得到的三角形划分为小三角形、狭长三角形和大三角形的聚类模型,通过一定规则分别以小三角形、狭长三角形为基准进行扩展从而实现聚类.CBDT算法相对于AUTOCLUST算法能识别密度渐变的簇,而且计算量要比AUTOCLUST小得多.经实验验证,证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立潮	太原科技大学计算机科学与技术学院	127	682	13.0	19.0
2	聂跃光	太原科技大学计算机科学与技术学院	5	30	3.0	5.0
3	李静	太原科技大学计算机科学与技术学院	27	86	6.0	8.0
4	成洪静	太原科技大学计算机科学与技术学院	3	31	3.0	3.0