基于相对密度的混合属性数据增量聚类算法

被引：24

作者：

黄德才

李晓畅

机构：

[1] 浙江工业大学计算机科学与技术学院

来源：

控制与决策 | 2013年 / 06期

关键词：

相对密度; 绝对密度; 混合属性数据集; 增量聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

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.

引用

页码：815 / 822

页数：8

共 6 条

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