作者:
原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法.定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量,绘制了噪声曲线,从噪声曲线中获得最佳的密度阈值,而且增加了类簇边缘处理技术,进一步提高了聚类的质量.仿真实验表明,改进后的算法可获得更好的聚类效果.
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文献信息
篇名 参数自适应的网格密度聚类算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 网格密度 聚类 空间划分 噪声曲线
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3278-3281,3309
页数 5页 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0289
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 郑诚 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 103 1013 15.0 28.0
5 曹杨 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 2 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
网格密度
聚类
空间划分
噪声曲线
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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