动态最近邻聚类算法的优化研究

作     者：储岳中 徐波 CHU Yue-zhong;XU Bo

作者机构：南京航空航天大学航天学院江苏南京210016 安徽工业大学计算机学院安徽马鞍山243002 

基　　金：国家863高技术研究发展计划基金项目(2008AA12Z301) 安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2008B103) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2011年第32卷第5期

页      码：1687-1690页

摘      要：针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题,提出了基于贝叶斯信息测度BIC(Bayesianinformationcriterion)的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理,去除噪声数据。在参数空间内逐步调整聚类半径,利用最近邻聚类算法对数据集进行聚类,并计算每次聚类结果的贝叶斯信息测度值。比较各次聚类结果的贝叶斯信息测度值,最大贝叶斯信息测度值对应的聚类即为最优聚类结果。实验结果表明,优化的最近邻聚类算法很好地解决了合适的聚类半径选取问题。

主 题 词：数据挖掘 密度聚类算法 贝叶斯信息测度 最近邻聚类 优化 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2011.05.041

馆 藏 号：203457096...