一种基于类紧密度与相关度的聚类算法

• 作者: 冯湘 王雷 秦拯 谷垒
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 聚类 Voronoi图 类紧密度 类相关度
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 178-179,111
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.05.071

摘要

针对聚类中不规则数据点分布的处理难题,提出了一种基于类紧密度的新聚类算法,在该算法中,首先通过随机选择一个较大的初始类数目并利用 Voronoi 图来进行聚类中心的选择,同时计算出聚类后的判决函数值;然后在每轮聚类过程中,将类数目指数递减,若当前轮得到的判决函数值小于上一轮的判决函数值,则在上一轮的类数目基础上进行线性递减.直到当再次得到当前轮的判决函数值小于上一轮的判决函数值时,将最终类数目与聚类结果设定为上一轮的类数目与聚类结果.实验结果表明,新算法具有良好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦拯	湖南大学软件学院	69	954	14.0	29.0
2	王雷	湖南大学软件学院	59	695	15.0	24.0
3	冯湘	湖南大学软件学院	3	5	1.0	2.0
4	谷垒	湖南大学软件学院	3	1	1.0	1.0