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摘要:
针对现有数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时聚类效果不理想的问题,提出了一种密度自适应的数据竞争聚类算法.首先,定义了一种局部密度自适应线段;然后,根据局部密度自适应线段计算出密度自适应相似度,密度自适应相似度不仅反映了数据的整体空间分布信息,还反映了数据点的局部信息,更加符合数据的实际分布;最后,将密度自适应相似度用于数据竞争聚类算法中.在人工和真实数据集上的仿真实验结果表明,新算法比现有的数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时,具有更高的聚类性能.
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文献信息
篇名 密度自适应的数据竞争聚类算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 聚类 数据竞争 聚合场 密度不均匀
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1439-1450
页数 12页 分类号 TP18
字数 8724字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1508059
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 张涛 江南大学物联网工程学院 158 1420 20.0 30.0
2 葛洪伟 江南大学物联网工程学院 86 456 11.0 17.0
6 苏辉 江南大学物联网工程学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
数据竞争
聚合场
密度不均匀
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
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10748
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