利用改进变色龙算法进行有障碍物体聚类

被引:3
作者
文俊浩
何光辉
任海军
不详
机构
[1] 重庆大学软件学院
[2] 重庆大学数理学院
[3] 重庆大学软件学院 重庆
[4] 重庆
[5] 重庆
关键词
聚类; 数据挖掘; Chameleon(变色龙)算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
摘要
聚类分析由于其应用较为广泛,已经成为数据挖掘、数理统计等学科的一个活跃的研究领域。聚类技术可以应用于模式识别、数据分析、图像处理、网页挖掘、电子商务等。以往的聚类分析都没有考虑现实世界存在的物体障碍问题从而影响聚类结果。该文对有障碍物体聚类问题进行了初步的探讨,并且提出了一种称之为改进的变色龙(ADP-Chameleon)的算法来解决有障碍物体聚类问题。
引用
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共 6 条
[1]  
Introduction to Algorithms. Cormen T,Leiserson C,Rivest R. . 1989
[2]  
Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. L. Kaufman,,P. J. Rousseeuw. . 1990
[3]  
Scaling clustering algorithms to large databases. P. Bradley,U. Fayyad,C. Reina. Proc. International Conference Knowledge Discovery and DataMining (KDD’98) . 1998
[4]  
Efficient and Effective Clustering Method for Spatial Data Mining. Ng R,Han J. In: Proc of Int’ 1 Conf . 1994
[5]  
Data Mining: Concepts and Techniques. J. Han,M. Kamber. . 2000
[6]  
CHAMELEON: A hierarchical clustering algorithm using dynamic modeling. G. Karypis,E. H. Han,V. Kumar. Computer . 1999