基于减法聚类的合并最优路径层次聚类算法

• 作者: 张会福 朱琪 杨宇波 杨泉清
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 初始聚类中心 最优路径 快速聚类 大数据集 层次聚类
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 178-182,187
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.06.032

摘要

针对传统层次聚类算法在处理大规模数据时效率低下的问题，提出一种快速层次聚类算法。根据数据点密度值的大小依次确定初始聚类中心，使用最小生成树算法对初始聚类中心间的相似度距离进行存储，寻找最优合并路径，从而减少更新距离矩阵的计算量和空间复杂度，并优化减法聚类中的收敛函数。在UCI数据集上的实验结果表明，该算法比传统聚类算法执行速度更快、效率更高，且随着数据量的增多，在时间消耗方面的优势更明显。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张会福	湖南科技大学计算机科学与工程学院	16	102	6.0	9.0
2	朱琪	湖南科技大学计算机科学与工程学院	2	30	2.0	2.0
3	杨宇波	湖南科技大学计算机科学与工程学院	1	11	1.0	1.0
4	杨泉清	湖南科技大学计算机科学与工程学院	1	11	1.0	1.0