【摘 要】
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网格聚类以网格为单位学习聚簇,速度快、效率高。但它过于依赖密度阈值的选择,并且构造的每个聚簇边界呈锯齿状,不能很好地识别平滑边界曲面。针对该问题,提出一种新的面向网
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60773048）资助
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网格聚类以网格为单位学习聚簇,速度快、效率高。但它过于依赖密度阈值的选择,并且构造的每个聚簇边界呈锯齿状,不能很好地识别平滑边界曲面。针对该问题,提出一种新的面向网格问题的聚类融合算法（RG）。RG不是通过随机抽样数据集或随机初始化相关参数来创建有差异的划分,而是随机地将特征划分为K个子集,使用特征变换得到K个不同的旋转变换基,形成新的特征空间,并将网格聚类算法应用于该特征空间,从而构建有差异的划分。实验表明,RG能够有效地划分任意形状、大小的数据集,并能有效地解决网格聚类过分依赖于密度阈值选择以及边界处
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