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摘要:
结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇.根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并.通过动态建模方法进行子簇合并,无需人工输入终止参数即可自动确定聚类终止点.在测试数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法对输入参数的选择具有鲁棒性,能有效识别任意形状、大小和密度的聚类,并且适用于密度分布不均匀的数据集.
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文献信息
篇名 基于层次与密度的任意形状聚类算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 层次聚类算法 密度聚类算法 任意形状聚类 动态模型 边界区域密度 密度峰值点
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 159-164
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 6510字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.07.027
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 许合利 河南理工大学计算机科学与技术学院 14 68 5.0 8.0
2 牛丽君 河南理工大学计算机科学与技术学院 2 22 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
层次聚类算法
密度聚类算法
任意形状聚类
动态模型
边界区域密度
密度峰值点
研究起点
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计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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