一种基于层次距离计算的聚类算法

被引：12

作者：

彭京 ^{[1
]}

唐常杰 ^{[2
]}

程温泉 ^{[3
]}

石葆梅 ^{[3
]}

乔少杰 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京大学信息科学技术学院

[2] 四川大学计算机学院

[3] 成都市公安局科技处

来源：

计算机学报 | 2007年 / 05期

基金：

北京市自然科学基金; 中国博士后科学基金;

关键词：

聚类; 层次距离; 层次编码变量; k-中心; 数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

针对广泛存在的层次编码型数据类型,提出了层次距离的新概念,证明了相关的数学性质,并在此基础上提出并实现了新的基于层次距离计算的聚类算法HDCA(Hierarchy Distance Computing based clustering Algo-rithm).新方法克服了传统聚类算法标称型计算的缺陷,提高了聚类精度.针对聚类算法的中心点问题,提出了相应的层次编码型数据的快速处理算法,并从理论上证明了算法的正确性.实验表明,对比朴素处理算法,HDCA的性能明显提高.新算法已经应用到警用流动人口分析当中,取得了良好效果.

引用

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页数：10