一种基于密度最大值的聚类算法

• 作者: 夏鲁宁 王晶 荆继武
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 最大密度对象 K-means DBSCAN
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 539-548
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 7932字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种结合了基于密度聚类思想的划分聚类方法-"密度最大值聚类算法(MDCA)",以最大密度对象作为起始点,通过考察最大密度对象所处空间区域的密度分布情况来划分基本簇,并合并基本簇获得最终的簇划分.实验表明,MDCA能够自动确定簇数量,并有效发现任意形状的簇,对于未知数据集的处理能力和聚类准确度都优于传统的基于划分聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆继武	中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室	63	768	16.0	26.0
2	王晶	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	138	1613	21.0	37.0
6	夏鲁宁	中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室	13	187	6.0	13.0