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改进的共享型最近邻居聚类算法
被引量:
5
1
作者
耿技
印鉴
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期70-72,共3页
聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、...
聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。
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关键词
聚类分析
共享型最近邻居
孤立点
相似度
下载PDF
职称材料
题名
改进的共享型最近邻居聚类算法
被引量:
5
1
作者
耿技
印鉴
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
中山大学信息科学与技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期70-72,共3页
文摘
聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。
关键词
聚类分析
共享型最近邻居
孤立点
相似度
Keywords
cluster analysis
shared nearest neighbor
outlier
similarity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的共享型最近邻居聚类算法
耿技
印鉴
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
5
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