参数自适应的网格密度聚类算法

作者： 郑诚 ^1,2 曹杨 ^1,2
作者单位：

1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

2. 安徽大学计算机科学与技术学院
提交时间：2018-08-13 09:26:13

摘要: 针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定、以及聚类精度不高的缺陷，提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集的标准化离散度的概念，运用数据集的自然分布信息自适应的计算出每一维较优的分割宽度，对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量，绘制了噪声曲线，从噪声曲线中获得最佳的密度阈值，而且增加了类簇边缘处理技术，进一步提高了聚类的质量。仿真实验表明，改进后的算法可获得更好的聚类效果。

网格密度聚类空间划分噪声曲线

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201808.00098 (或此版本 ChinaXiv:201808.00098V1)
DOI:10.12074/201808.00098V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201808.00098.V1
推荐引用方式： 郑诚,曹杨.(2018).参数自适应的网格密度聚类算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201808.00098] (点此复制)

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2018-08-13 09:26:13

ChinaXiv:201808.00098V1

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