利用局部集聚特性的聚类算法的研究
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作者:
作者单位:

(1.河北青年管理干部学院信息技术与传播系,河北石家庄 050031;2.河北科技大学后勤集团,河北石家庄 050018)

作者简介:

牛习现(1972-),男,河北赞皇人,讲师,硕士,主要从事数据挖掘、网络管理方面的研究

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基金项目:


Research in clustering algorithm based on local agglomerative characteristics
Author:
Affiliation:

(1.Faculty of Information Technology and Propagation, Hebei Youth Administrative Cadres College, Shijiazhuang Hebei 050031, China;2.Logistics Group, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang Hebei 050018, China )

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    摘要:

    基于SNN相似性和密度的聚类算法是当前主要的无监督聚类方法之一,该类算法在发现不同大小形状簇的聚类过程中都取得了较好的结果。但是该类算法也存在局限性,如Jarvis-Patrick算法通过单连结的方式发现簇,可能分割真正的簇或者合并应该保持分离的簇,而SNN密度类算法的Eps,MinPts参数的确定对用户来说是比较困难的。针对该类问题,本文对聚类过程中的局部集聚特征进行了分析和定义,提出了利用数据的局部集聚特征来控制聚类过程的的聚类算法。通过验证,该算法对发现不同密度以及任意形状的数据集合的聚类分析问题是有效的,突出了数据分析的局部集聚特征,改进了数据聚类的质量。

    Abstract:

    The SNN similarity and density based clustering, as one of the most important unsupervised clustering method, has been proved to produce good results in finding clusters of various sizes and shapes. But these algorithms still have some limitations. For example, Jarvis-Patrick scheme of finding clusters by single link, may separate real clusters or merge clusters which should be kept separated in certain situations, and the determination of Eps and MinPts, the parameters of SNN density method, is hard for users. To deal with these problems, the paper gives analysis and definition of local agglomerative characteristics presented in clustering procedure; then proposes a new clustering algorithm which use local gathering features to control clustering progress. The algorithm can work well in finding different size and density clusters, highlighting the local features of data analysis and improving the quality of data clusters.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

牛习现,赵立川.利用局部集聚特性的聚类算法的研究[J].河北科技大学学报,2011,32(5):466-470

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  • 收稿日期:2011-04-02
  • 最后修改日期:2011-08-28
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  • 在线发布日期: 2013-08-22
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