一种基于密度和网格的高效聚类算法

• 作者: 刘宴兵 刘章雄 罗来明
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 密度聚类 网格聚类 DBSCAN 聚类合并
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 242-247
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文

摘要

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息.目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大.因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证.实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宴兵	重庆邮电大学计算机学院	87	685	13.0	22.0
2	刘章雄	重庆邮电大学计算机学院	1	6	1.0	1.0
3	罗来明		2	85	2.0	2.0