基于变异系数的边界点检测算法

被引：20

作者：

薛丽香

邱保志

机构：

[1] 郑州大学信息工程学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 05期

关键词：

聚类; 边界点; 变异系数;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.05.013

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

为有效检测聚类的边界点,提出基于变异系数的边界点检测算法.首先计算出数据对象到它的k-距离邻居距离之和的平均值.然后用平均值的倒数作为每个点的密度,通过变异系数刻画数据对象密度分布特征寻找边界点.实验结果表明,该算法可在含有任意形状、不同大小和不同密度的数据集上快速有效检测出聚类的边界点,并可消除噪声.

引用

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