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基于聚类边界检测的聚类算法

A Clustering Algorithm Based on Clustering Boundary Detection
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摘要 为了有效地聚类,提出了以边界控制聚类向外扩展的思想。该思想以边界检测作为聚类的预处理,将数据划分为内部点、边界点和噪声,通过对聚类内部点进行广度优先搜索,将其k近邻可达的内部点归属到一个簇,直至到达边界形成聚类。在综合数据集上的实验结果表明,该算法能有效地对数据集进行聚类。
作者 段聪聪 辛杭 DUAN Congcong;XIN Hang(School of Computer and Information Engineering,Henan University,Kaifeng,China,475004;H3C Big Data Technology Co.Ltd,Zhengzhou,China,450040)
出处 《福建电脑》 2019年第3期124-125,共2页 Journal of Fujian Computer
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