论文部分内容阅读
本文提出了一种基于参考点和密度的网格聚类算法GRDCA.GRDCA算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点和网格聚类的高效性,而且提出了基于参考点的网格单元重构方法避免了网格聚类质量低的缺陷,因此GRDCA算法适合对大规模数据的挖掘,理论分析和实验结果也证明了GRDCA算法具有处理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点.