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基于相对密度的混合属性数据增量聚类算法

来源期刊:控制与决策2013年第6期

论文作者:黄德才 李晓畅

文章页码:815 - 822

关键词:相对密度;绝对密度;混合属性数据集;增量聚类;

摘    要:传统的基于密度的带噪声空间数据聚类算法主要存在以下问题:聚类只对具有数值属性的数据有效,而对具有非数值属性的数据失效;参数设置困难且聚类结果对参数较为敏感;聚类的度量以绝对密度值为标准,无法发现密度等级不同的聚类结果.针对以上问题,提出一种面向混合属性数据的、基于相对密度的聚类算法RDBC M,同时提出解决这类问题的增量式聚类算法,并从理论和仿真实验两方面分析、验证了算法的有效性和加速效果.

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基于相对密度的混合属性数据增量聚类算法

黄德才,李晓畅

浙江工业大学计算机科学与技术学院

摘 要:传统的基于密度的带噪声空间数据聚类算法主要存在以下问题:聚类只对具有数值属性的数据有效,而对具有非数值属性的数据失效;参数设置困难且聚类结果对参数较为敏感;聚类的度量以绝对密度值为标准,无法发现密度等级不同的聚类结果.针对以上问题,提出一种面向混合属性数据的、基于相对密度的聚类算法RDBC M,同时提出解决这类问题的增量式聚类算法,并从理论和仿真实验两方面分析、验证了算法的有效性和加速效果.

关键词:相对密度;绝对密度;混合属性数据集;增量聚类;

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