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摘要:
聚类的边界是一种有用的模式,为有效地提取聚类的边界点,提出c-层近邻概念,将c-层近邻应用于二路生成树,能快速计算出每个对象的反向近邻值,从而根据反向近邻值提取聚类的边界。提出的基于二路生成树的边界检测算法(DBMST)在综合数据集和真实数据集的实验结果表明,该算法在含有噪声/孤立点的数据集上,能够快速有效地识别出聚类的边界。
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文献信息
篇名 基于二路生成树的聚类边界检测算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 聚类 边界检测 二路生成树 c-层近邻
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 130-132,146
页数 4页 分类号 TP301
字数 5286字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.10.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邱保志 郑州大学信息工程学院 55 518 13.0 18.0
2 王有为 郑州大学信息工程学院 6 9 2.0 2.0
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引文网络
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
边界检测
二路生成树
c-层近邻
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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