基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法

• 作者: 吴代文 张拥华 杜飞明
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 聚类 DBSCAN 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2012,（z2）
• 页码范围: 290-293
• 分类号: TP18
• 字数: 2640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2012.z2.042

摘要

针对 DBSCAN 算法对数据分布不均匀和大规模数据处理问题上的不足,提出了一种新的整合算法,算法使用信息熵和蚁群聚类技术对聚类数据集进行代表性子集选择,在子集基础上进行 DBSCAN 聚类,实验证明这一算法能显著降低I/O耗费和内存需求,有效地解决含有分类属性的高维大规模数据集的聚类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张拥华	湖南工业职业技术学院经济管理系	23	34	3.0	5.0
2	吴代文	湖南工业职业技术学院经济管理系	17	39	3.0	6.0
3	杜飞明	湖南工业职业技术学院经济管理系	18	59	4.0	7.0