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一种基于密度最大值的聚类算法
被引量:
12
1
作者
王晶
夏鲁宁
荆继武
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期539-548,共10页
提出了一种结合了基于密度聚类思想的划分聚类方法——"密度最大值聚类算法(MDCA)",以最大密度对象作为起始点,通过考察最大密度对象所处空间区域的密度分布情况来划分基本簇,并合并基本簇获得最终的簇划分.实验表明,MDCA能...
提出了一种结合了基于密度聚类思想的划分聚类方法——"密度最大值聚类算法(MDCA)",以最大密度对象作为起始点,通过考察最大密度对象所处空间区域的密度分布情况来划分基本簇,并合并基本簇获得最终的簇划分.实验表明,MDCA能够自动确定簇数量,并有效发现任意形状的簇,对于未知数据集的处理能力和聚类准确度都优于传统的基于划分聚类算法.
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关键词
数据挖掘
聚类
最大密度对象
K-MEANS
DBSCAN
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职称材料
题名
一种基于密度最大值的聚类算法
被引量:
12
1
作者
王晶
夏鲁宁
荆继武
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系
中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室
出处
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期539-548,共10页
基金
国家863计划(2006AA01Z454)
电子信息产业发展基金资助
文摘
提出了一种结合了基于密度聚类思想的划分聚类方法——"密度最大值聚类算法(MDCA)",以最大密度对象作为起始点,通过考察最大密度对象所处空间区域的密度分布情况来划分基本簇,并合并基本簇获得最终的簇划分.实验表明,MDCA能够自动确定簇数量,并有效发现任意形状的簇,对于未知数据集的处理能力和聚类准确度都优于传统的基于划分聚类算法.
关键词
数据挖掘
聚类
最大密度对象
K-MEANS
DBSCAN
Keywords
data mining, clustering algorithm, densest object, k-means, DBSCAN
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于密度最大值的聚类算法
王晶
夏鲁宁
荆继武
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
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