Chameleon算法的改进

蒋盛益; 庞观松; 张黎莎

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Chameleon算法的改进

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结合Chameleon算法可以发现高质量的任意形状、大小和密度的自然簇及一趟聚类算法快速高效的特点,研究可以处理混合属性的高效聚类算法.首先简单改进Chameleon算法,使之可以处理含分类属性的数据;进而提出一种两阶段聚类算法.第一阶段使用一趟聚类算法对数据集进行初始划分,第二阶段利用改进的Chameleon算法归并初始划分而得到最终聚类.在真实数据集和人造数据集上的实验结果表明,提出的两阶段聚类算法是有效可行的.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2010年第8期|1643-1646|共4页
作者
蒋盛益; 庞观松; 张黎莎;
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作者单位

广东外语外贸大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
一趟聚类算法; 基于图的聚类算法; 任意形状簇;

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