一种基于类紧密度与相关度的聚类算法

冯湘; 秦拯; 谷垒; 王雷

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一种基于类紧密度与相关度的聚类算法

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针对聚类中不规则数据点分布的处理难题,提出了一种基于类紧密度的新聚类算法,在该算法中,首先通过随机选择一个较大的初始类数目并利用Voronoi图来进行聚类中心的选择,同时计算出聚类后的判决函数值;然后在每轮聚类过程中,将类数目指数递减,若当前轮得到的判决函数值小于上一轮的判决函数值,则在上一轮的类数目基础上进行线性递减,直到当再次得到当前轮的判决函数值小于上一轮的判决函数值时,将最终类数目与聚类结果设定为上一轮的类数目与聚类结果。实验结果表明,新算法具有良好的聚类效果。

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来源
《微计算机信息》 |2011年第5期|178-179111|共3页
作者
冯湘; 秦拯; 谷垒; 王雷;
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作者单位

410082 长沙湖南大学软件学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
聚类; Voronoi图; 类紧密度; 类相关度;

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