一种基于自适应网格划分和决策图的聚类算法研究

• 作者: 梁宇 江芳 蔡莉 许卫霞
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应网格划分 决策图 聚类算法 相对熵
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2033-2038
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 6067字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2019.10.001

摘要

为了减少大规模数据集在聚类过程中的计算复杂度和运行时间,本文提出了一种基于自适应网格划分和决策图的聚类算法AGPCA.首先,采用相对熵自适应划分数据空间,形成明显的稀疏网格和稠密网格.将网格作为聚类对象,降低以点为对象之间的距离计算复杂度.之后,依据决策图思想确定簇心网格对象,并通过Kd树完成邻接网格的查找和合并以实现聚类.以多个标准数据集和真实的出租车GPS轨迹数据作为测试对象,并与现有一些先进的聚类算法进行对比实验.实验结果表明所提算法结合了网格划分和局部距离判断的优点,具有较高的准确性和运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁宇	云南大学软件学院	13	40	3.0	6.0
2	蔡莉	复旦大学计算机科学技术学院	16	60	4.0	7.0
6	江芳	云南大学软件学院	2	0	0.0	0.0
7	许卫霞	复旦大学计算机科学技术学院	1	0	0.0	0.0