【摘 要】
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针对聚类算法常见的难以确定参数、难以适应各种形状的数据集、在提高算法普适性时时间复杂度增大的问题,提出一种新的聚类算法:结合数据集全局和局部的特征寻找样本点距离的突变位置,通过计算样本点的簇内最小距离实现凸球型数据集的聚类;在此基础上提出子簇连结性强弱的概念,依据两个容易确定的参数进行子簇合并来适应各种形状的数据集.将该算法与DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)等多种聚类算法在四种经典数据集上比较,结果表明
【机 构】
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中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,青岛,266580
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针对聚类算法常见的难以确定参数、难以适应各种形状的数据集、在提高算法普适性时时间复杂度增大的问题,提出一种新的聚类算法:结合数据集全局和局部的特征寻找样本点距离的突变位置,通过计算样本点的簇内最小距离实现凸球型数据集的聚类;在此基础上提出子簇连结性强弱的概念,依据两个容易确定的参数进行子簇合并来适应各种形状的数据集.将该算法与DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)等多种聚类算法在四种经典数据集上比较,结果表明,该算法适用于类簇形状复杂的数据集,在同等聚类能力的算法中计算速度更快,且具有参数少、易确定的优点,在综合性能上表现优秀.
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