一种基于密度最大值的聚类算法

来源 :中国科学院研究生院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jk224wang1

【摘要】

：

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

【作者】

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王晶夏鲁宁荆继武

【机构】

：

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室

【出处】

：

中国科学院研究生院学报

【发表日期】

：

2009年4期

【关键词】

：

数据挖掘聚类最大密度对象 K-MEANS DBSCAN data mining clustering algorithm densest object

【基金项目】

：

国家863计划（2006AA01Z454）和电子信息产业发展基金资助

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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.

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