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一种基于边缘度密度距的聚类算法

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传统网格聚类算法聚类质量低,而密度聚类算法时间复杂度高.针对两类算法各自的缺点,结合它们的聚类思想提出了一种新的聚类算法.该算法提出了边缘度密度距作为新的密度度量,并在此基础上逐步确定了类的定义和聚类过程的定义.算法前期通过网格划分操作统计记录了待聚类数据的初始信息,以供随后的k近邻统计使用.在寻找聚类中心点时使用了桶排序的策略,使得算法能快速地选出下一个聚类中心点.随后的聚类步骤是迭代搜索并检验当前类中未检验的k近邻是否满足密度可达性来完成聚类.理论分析和实验测试的结果表明,该算法不仅保持了较高的聚类精度,而且有接近线性的低时间复杂度.

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来源
《2013年全国理论计算机科学学术年会》|2013年|245-249|共5页
会议地点天津
作者
WU Ming-hui; 吴明晖; ZHANG Hong-xi; 张红喜; JING Cang-hong; 金苍宏; CAI Wen-ming; 蔡文明;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
数据挖掘; 聚类算法; 边缘度密度距; 时间复杂度;

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