阈值优化的文本密度聚类算法

• 作者: 施化吉 马素琴
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本挖掘 文本聚类 一个基于高密度连接区域的密度聚类方法 一种阈值优化的文本密度聚类算法 分位数
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 134-136
• 分类号: TP311
• 字数: 2687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.17.036

摘要

针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题,提出一种阈值优化的文本密度聚类算法.该算法使用k-近邻距离对对象进行排序,通过分位数区分密度不同的各序列,找到与其对应的优化,根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类.改进后的聚类算法克服了阈值选取对聚类结果影响的问题,提高了聚类精确度和时间效率.采用树形结构存储聚簇,增加了聚簇的可读性.实验结果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	施化吉	江苏大学计算机科学与通信工程学院	83	692	15.0	21.0
2	马素琴	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	39	3.0	5.0