基于密度差分的自动聚类算法

• 作者: 常冬霞 陈朝威
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 数据挖掘 离散点检测 差分 CDD
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 多媒体大数据处理与分析专题
• 页码范围: 935-944
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 字数: 4821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005415

摘要

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based ondensity difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常冬霞	北京交通大学计算机与信息技术学院	8	47	4.0	6.0
5	陈朝威	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	16	1.0	1.0