一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法

发布时间：2018-12-13 16:52

【摘要】：以网格化数据集来减少聚类过程中的计算复杂度,提出一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法.首先网格化数据集空间,以落在单位网格对象里的数据点数表示该网格对象的密度值,以该网格到更高密度网格对象的最近距离作为该网格的距离值;然后根据簇心网格对象同时拥有较高的密度和较大的距离值的特征,确定簇心网格对象,再通过一种基于密度的划分方式完成聚类;最后,在多个数据集上对所提出算法与一些现有聚类算法进行聚类准确性与执行时间的对比实验,验证了所提出算法具有较高的聚类准确性和较快的执行速度.
[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.
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61473262)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2376866