【摘要】：以網格化數(shù)據集來減少聚類過程中的計算復雜度,提出一種基于密度和網格的簇心可確定聚類算法.首先網格化數(shù)據集空間,以落在單位網格對象里的數(shù)據點數(shù)表示該網格對象的密度值,以該網格到更高密度網格對象的最近距離作為該網格的距離值;然后根據簇心網格對象同時擁有較高的密度和較大的距離值的特征,確定簇心網格對象,再通過一種基于密度的劃分方式完成聚類;最后,在多個數(shù)據集上對所提出算法與一些現(xiàn)有聚類算法進行聚類準確性與執(zhí)行時間的對比實驗,驗證了所提出算法具有較高的聚類準確性和較快的執(zhí)行速度.
[Abstract]:In order to reduce the computational complexity of the clustering process, a cluster center deterministic clustering algorithm based on density and grid is proposed. Firstly, the data set space is gridded to represent the density value of the grid object by the number of data points falling in the unit grid object, and the nearest distance from the grid to the higher density grid object is taken as the distance value of the grid. Then according to the feature that the cluster center grid object has high density and large distance value at the same time, the cluster center grid object is determined, and then the clustering is completed by a density-based partition method. Finally, the comparison experiments on clustering accuracy and execution time between the proposed algorithm and some existing clustering algorithms on multiple datasets show that the proposed algorithm has higher clustering accuracy and faster execution speed.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61473262)
【分類號】：TP311.13

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3 倫安，

本文編號：2376866