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《安徽大学学报(自然科学版)》 2007年01期
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一种基于密度的网格动态聚类算法的研究

焦誉  赖建章  柯佳  
【摘要】:聚类算法是数据挖掘领域中一个非常重要的研究方向.至今为止人们已经提出了许多适用于大规模的、高维的数据库的聚类算法.基于密度的聚类算法是其中一个比较典型的研究方向,文中以DBSCAN为基础,提出一种基于密度的网格动态聚类算法.新算法将网格的原理运用到基于密度的聚类算法中,并采用了动态的参数法,能自动根据数据的分布情况进行必要的参数更改,有效减少DBSCAN对初始参数的敏感度,从而提高了聚类的效率和效果,降低了算法I/O的开销.算法不仅能挖掘出各种形状的聚类,并能准确的挖掘出数据集中突出的聚类.

【共引文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 郭俊,樊彦国;一种改进的CURE聚类算法[J];内蒙古石油化工;2005年04期
2 郭俊,樊彦国;一种改进的CURE聚类算法[J];内蒙古石油化工;2005年08期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 康卫鲜;叶德谦;;基于CURE的聚类算法研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 王莉;数据挖掘中聚类方法的研究[D];天津大学;2004年
2 张英朝;基于全局视图的虚拟组织信息共享方法与应用研究[D];国防科学技术大学;2004年
3 任永功;面向聚类的数据可视化方法及相关技术研究[D];东北大学;2006年
4 金胜男;基于多层关联规则的概念分层知识库中知识发现的研究[D];天津大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 栾丽华;聚类算法研究[D];南京师范大学;2004年
2 罗贤缙;聚类分析在电力营销中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
3 孙思;利用遗传思想进行数据划分的DBSCAN算法研究[D];重庆大学;2005年
4 庞洋;基于数据挖掘的园区网综合安全审计系统研究与设计[D];中国人民解放军信息工程大学;2005年
5 曾东海;基于网格密度和空间划分树的聚类算法研究[D];厦门大学;2006年
6 温海峰;基于密度的分布式聚类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
7 李东琦;聚类算法的研究[D];西南交通大学;2007年
8 沈洁;一个用于辅助审计的数据仓库的设计与实现[D];苏州大学;2007年
9 王雷;基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究[D];上海交通大学;2007年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 行小帅,焦李成;数据挖掘的聚类方法[J];电路与系统学报;2003年01期
2 付淇;李正凡;;基于CLIQUE的聚类算法研究[J];华东交通大学学报;2006年05期
3 陈慧萍;王煜;王建东;;高维数据挖掘算法的研究与进展[J];计算机工程与应用;2006年24期
4 张玉芳,毛嘉莉,熊忠阳;一种改进的K-means算法[J];计算机应用;2003年08期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 孟增辉;聚类算法研究[D];河北大学;2005年
2 邱晓蕾;基于网格的密度聚类算法[D];上海师范大学;2006年
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