一种发现多层次密度的聚类算法

一种发现多层次密度的聚类算法
孙焕良;毕占举;刘俊岭;周祥国;许景科
【期刊名称】《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(022)002
【摘要】目的提出一种可以发现不同密度层次分布的聚类算法,解决多层次不同密度数据集的聚类问题.方法采用对数据对象的k-邻居距离进行排序,利用线性回归分析方法发现密度区域变化的边界,对同一个密度区域中的点利用DBSCAN算法进行聚类,获得了多密度级别的类.结果使用真实数据集与人工数据集测试结果表明,此算法可以发现现有算法所不能发现的模式.结论算法在时间效率上与DBSCAN相同,空间效率上随着输入数据的数目增加而线性增长,同时此算法可适用于高维数据集.【总页数】5页(P329-333)
【作者】孙焕良;毕占举;刘俊岭;周祥国;许景科
【作者单位】沈阳建筑大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳药科大学计算中心,辽宁,沈阳,110016;沈阳建筑大学计算中心,辽宁,沈阳,110168;辽宁公安司法管理干部学院,辽宁,沈阳,110031;沈阳建筑大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110168
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于区域中心点的多层次数据集密度聚类算法 [J], 魏姁妲;逄焕利
2.基于密度聚类算法的学术资源热点发现方法研究 [J], 赵楠;刘振;孙艳超;邹盼盼;陈德军
3.一种基于多层次方法的快速仿射谱聚类算法 [J], 李志伟
4.快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究 [J], 蒋礼青;张明新;郑金龙;戴娇;尚赵伟
5.自动确定聚类中心的快速搜索和发现密度峰值的聚类算法 [J], 王万良; 吴菲; 吕闯
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。