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一种基于密度最大值的聚类算法 被引量:12
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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. 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 最大密度对象 K-MEANS DBSCAN
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