【摘 要】
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真实数据集通常密度分布不均,多数基于网格和密度的聚类算法采用的单调性搜索方法难以形成有效聚类.为此,文中提出了基于网格密度和距离信息特征的聚类算法(GDD).该算法将数
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,天津大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60603027);天津市科技计划项目(08ZCKFGX01800,08ZCKFGX01600)
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真实数据集通常密度分布不均,多数基于网格和密度的聚类算法采用的单调性搜索方法难以形成有效聚类.为此,文中提出了基于网格密度和距离信息特征的聚类算法(GDD).该算法将数据空间划分成网格单元,并构建基于簇中心距离信息的跃迁函数,通过考察局域范围内网格单元的密度跃迁比,并比对计算出的当前网格单元的跃迁函数值,以决定是否继续扩展和增长聚类簇规模.具体的跃迁函数在真实和模拟集上的实验结果表明:GDD算法能够发现任意形状的簇,对噪音数据不敏感,且具有线性于网格数目的时间复杂性,适合对大规模真实数据集的聚类.
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