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噪声数据集上的边界点检测算法
被引量:
3
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作者
岳峰
邱保志
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第19期82-84,共3页
为了有效检测聚类的边界点,提出了结合对象的密度及其Eps-邻域中数据的分布特点进行的边界点检测技术和边界点检测算法——BOUND。实验结果表明,BOUND能在含有不同形状、大小簇的噪声数据集上有效地检测出聚类的边界点,并且执行效率高。
关键词
边界点检测
eps-邻域
密度
下载PDF
职称材料
题名
噪声数据集上的边界点检测算法
被引量:
3
1
作者
岳峰
邱保志
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第19期82-84,共3页
文摘
为了有效检测聚类的边界点,提出了结合对象的密度及其Eps-邻域中数据的分布特点进行的边界点检测技术和边界点检测算法——BOUND。实验结果表明,BOUND能在含有不同形状、大小簇的噪声数据集上有效地检测出聚类的边界点,并且执行效率高。
关键词
边界点检测
eps-邻域
密度
Keywords
boundary points detection
eps-
neighborhood
density
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
噪声数据集上的边界点检测算法
岳峰
邱保志
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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职称材料
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