基于真实核心点的密度聚类方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 4次 | 上传用户：z245713805

【摘要】

：

针对目前聚类算法不能有效地处理模糊边界点的问题,提出了一种基于真实核心点的RDBSCAN聚类算法。提出真实核心点的概念,首先在密度聚类过程中的核心点进一步处理分类,把影响聚类效果的伪核心点剔除,将剩下的真实核心点根据密度可达原则进行聚类;然后提出密度合并判定定理:相同类簇内点的真实密度远大于不同类簇的点,以此为指导判断真实核心点的真实密度,使类簇内各点的相似性更大。通过人工数据集与UCI数据集聚类

【作者】

：

张涛刘昶周晓锋李帅

【机构】

：

中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院大学,中国科学院网络化控制系统重点实验室

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2018年12期

【关键词】

：

密度聚类模糊边界点核心点合并 density clustering fuzzy boundary point core point merging

【基金项目】

：

辽宁省科学技术计划资助项目（2015106015）

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