基于可扩展函数族的聚类算法的改进

在原有基于可扩展函数族聚类的基础上,提出了自适应可扩展函数族概念,对原来的算法CIFF和CDFF作了改进,将阈值理论与可扩展函数族相结合,设计了新的聚类算法,并对其聚类性能作了分析。实验结果表明,用自适用可扩展函数族方法进行聚类,不但使聚类在可伸缩性、增量数据处理及复杂数据类型处理等方面都表现出很好的性能,而且与原算法相比,具有聚类精度高、速度快等优点。

基于一种可扩展函数族的聚类算法

提出了可扩展函数族概念,将无关联的或者有依赖关系的多个函数,按照参数和自变量的特征集成一个函数族,可以通过增加或删除函数对函数族进行扩展。利用此函数族概念,设计了两种聚类算法,对其聚类性能作了分析。实验结果表明,用函数族方法进行聚类,在可伸缩性、增量数据处理和复杂数据类型处理等方面都表现出很好的性能,而且具有线性的时间复杂度。