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一种变栅格高维数据收缩聚类算法
1
作者
张建业
潘泉
梁建海
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期716-721,共6页
针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优...
针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优聚类结果.仿真结果表明,收缩聚类方法对低维、高维数据的聚类都具有良好效果.
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关键词
收缩聚类
密度跨距
变栅格
数据箱
原文传递
题名
一种变栅格高维数据收缩聚类算法
1
作者
张建业
潘泉
梁建海
机构
西北工业大学自动化学院
空军工程大学工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期716-721,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.60304004)
陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2005F52)资助
文摘
针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优聚类结果.仿真结果表明,收缩聚类方法对低维、高维数据的聚类都具有良好效果.
关键词
收缩聚类
密度跨距
变栅格
数据箱
Keywords
Shrinking-Clustering, Dense Span, Flexible Size Grid, Data Bin
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种变栅格高维数据收缩聚类算法
张建业
潘泉
梁建海
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007
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