一种基于密度的分布式聚类算法

被引：11

作者：

郑苗苗

吉根林

机构：

[1] 南京师范大学数学与计算机科学学院

来源：

南京大学学报(自然科学版) | 2008年 / 05期

关键词：

聚类; 分布式聚类; 基于密度的聚类算法(DBSCAN); 分布式聚类算法(DBDC);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

对基于密度的分布式聚类算法DBDC(density based distributed clustering)进行改进,提出了一种基于密度的分布式聚类算法DBDC*.该算法在局部筛选代表点时结合贝叶斯信息准则BIC,得到少量精准反映局部站点数据分布的BIC核心点,有效降低了分布式聚类过程中的数据通信量,全局聚类时综合考虑了各站点数据的分布情况.实验结果表明,算法DBDC*的效率优于DBDC,聚类效果好.

引用

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