利用局部集聚特性的聚类算法的研究

• 作者: 牛习现 赵立川
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 局部集聚特性 SNN密度
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与计算机
• 页码范围: 466-470
• 分类号: TP301
• 字数: 4464字
• 语种: 中文

摘要

基于SNN相似性和密度的聚类算法是当前主要的无监督聚类方法之一,该类算法在发现不同大小形状簇的聚类过程中都取得了较好的结果.但是该类算法也存在局限性,如Jarvis-Patrick算法通过单连结的方式发现簇,可能分割真正的簇或者合并应该保持分离的簇,而SNN密度类算法的Eps,MinPts参数的确定对用户来说是比较困难的.针对该类问题,本文对聚类过程中的局部集聚特征进行了分析和定义,提出了利用数据的局部集聚特征来控制聚类过程的的聚类算法.通过验证,该算法对发现不同密度以及任意形状的数据集合的聚类分析问题是有效的,突出了数据分析的局部集聚特征,改进了数据聚类的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛习现	河北青年管理干部学院信息技术与传播系	6	20	3.0	4.0