【摘 要】
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针对高维空间中任意形状的多层次聚类问题,基于"同类相近"的思想,提出并实现了最近邻优先吸收聚类算法NNAF算法。证明了最近邻点搜索定理,基于这一定理又提出了SNN(Searching
【机 构】
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四川大学计算机学院; 成都中医药大学 四川成都610064; 四川成都610064; 四川成都610064成都市公安局科技处四川成都610017; 四川成都61
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60473071;90409007);国家973计划资助项目(2002CB111504);高等学校博士学科点专项科研基金SRFDP资助项目(20020610007);广西自然科学基金资助项目(桂科自0339039);国家中医药管理局基金SATCM资助项目(2003JP40)
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针对高维空间中任意形状的多层次聚类问题,基于"同类相近"的思想,提出并实现了最近邻优先吸收聚类算法NNAF算法。证明了最近邻点搜索定理,基于这一定理又提出了SNN(SearchingNearestNeighbors)算法和GSNN(Grid basedSearchingNearestNeighbors)算法,其时间复杂度为O(n log(n)),当用扫描图像所得数据时,时间复杂度会降为O(n);而使用传统的搜索算法,时间复杂度为O(n2);提出了实现任意形状高维空间聚类的NNAF算法,时间复杂度为O(n);提出了MLCA(Multi layerClusterAlgorithm)算法并证明了两个相关的定理,在改变阈值后重新聚类时,使用MLCA算法可以节省90%以上的时间。实验结果显示,以上算法适应于任意形状的高维空间数据的聚类,可以有效过滤噪声数据,且用户需要的先验知识少、可快速获得各种层次的聚类结果。
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