基于聚类边界检测的聚类算法

发布时间：2023-01-06 18:44

　　为了有效地聚类,提出了以边界控制聚类向外扩展的思想。该思想以边界检测作为聚类的预处理,将数据划分为内部点、边界点和噪声,通过对聚类内部点进行广度优先搜索,将其k近邻可达的内部点归属到一个簇,直至到达边界形成聚类。在综合数据集上的实验结果表明,该算法能有效地对数据集进行聚类。 

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【文章目录】：
1 相关分析
2 CBBD算法描述
3 实验结果及分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于矩阵模型的高维聚类边界模式发现[J]. 李向丽,曹晓锋,邱保志.  自动化学报. 2017(11)
[2]快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究[J]. 蒋礼青,张明新,郑金龙,戴娇,尚赵伟.  计算机应用研究. 2016(11)



本文编号：3728174