自动确定聚类中心的数据竞争算法

• 作者: 张桂珠 许家楠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据竞争 数据场 自动聚类 密度不均匀
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 136-142,163
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1708-0276

摘要

针对数据竞争算法采用欧式距离计算相似度、人为指定聚类簇数以及聚类中心无法准确自动确定等问题,提出了一种自动确定聚类中心的数据竞争聚类算法.引入了数据场的概念,使得计算出的势值更加符合数据集的真实分布;同时,结合数据点的势能与局部最小距离形成决策图完成聚类中心点的自动确定;根据近邻原则完成聚类.在人工以及真实数据集上的实验效果表明,提出的算法较原数据竞争算法具有更好的聚类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂珠	江南大学物联网工程学院	33	196	9.0	12.0
2	许家楠	江南大学物联网工程学院	2	5	1.0	2.0