基于主成分分析的密度聚类算法

• 作者: 孙红跃 王萍 范文
• 来源期刊: 天津城市建设学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 密度聚类算法 主成分分析
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 60-62,76
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6853.2012.01.014

摘要

密度聚类算法可以描述任意形状的聚类,可以有效地处理异常数据,适合处理大数据集,但不适用于高维数据集的聚类,因此提出了基于主成分分析的密度聚类算法,将DBSCAN算法应用于PCA的k个主成分张成的子空间,解决了DBSCAN算法用于高维数据集的问题.运用气象数据进行实验,结果表明：主成分个数k值的选择严重影响聚类效果,故提出k的基本选择方法,正确选择k值情况下,该算法具有较好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王萍	天津大学电气与自动化工程学院	145	1255	15.0	29.0