基于密度的聚类算法代表算法有:DBSCAN算法、OPTICS算法及DENCLUE算法等。DB 算法描述 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于算法的 方法一种运动规划方法多分辨率网格表示带有运动约束的网格方法轮式机器人基于网格点的路径规划手臂机器人基于网格点的运动规划网格方法——...
基于密度的聚类和基于网格的两大聚类算法 基于密度的聚类方法 划分和层次方法旨在发现球状簇。他们很难发现任意形状的簇。改进思想，将簇看作数据空间中由低密度区域分隔开的高密度对象区域。这是基于密度的聚类方法的主要策略。基于密度的聚类方法可以用来过滤噪声孤立点数据，发现任意形状的簇。DBSCAN：基于高密度连通...
一种基于网格的密度峰值聚类算法基于网格的密度峰值聚类算法摘要:聚类是一种常用的数据分析技术,它将具有相似特征的数据对象划分到相同的类别中。密度峰值聚类算法是一种通过寻找局部密度最大的数据点来进行聚类的方法。本论文提出了一种基于网格的密度峰值聚类算法,通过将数据空间划分为网格区域,有效地减少计算复杂度,并...
该算法将数据空间划分成固定大小的网 格单元,根据网格密度的相似性及网格的连通性进行快速有 效的聚类;同时该算法也适合于空间区域查询,在增加或删 除数据时只需要考虑这个增加或删除的数据所影响到的相 应网格,并根据该网格与相邻网格的关系来进行聚类,具有 良好的伸缩性。 1 相关研究 1.1 基于密度的算法 M. ...
针对基于密度网格的数据流聚类算法中存在的缺陷进行改进,提出一种基于D-Stream算法的改进算法 NDD-Stream。算法通过统计网格单元的密度与簇的数目,动态确定网格单元的密度阈值;对位于簇边界的网格单元 采用不均匀划分,以提高簇边界的聚类精度。合成与真实数据集上的实验结果表明,算法能够在数据流对象上取得良 ...
第 卷第 期 年 月计算机科学 基于密度网格的数据流聚类算法米源杨燕李天瑞 西南交通大学信息科学与技术学院成都 摘要针对基于密度网格的数据流聚类算法中存在的缺陷进行改进 提出一种基于 算法的改进算法 。算法通过统计网格单元的密度与簇的数目。动态确定网格单元的密度阈值 对位于簇边界的网格单元采用不均匀划分 以提...
基于密度的聚类方法 划分和层次方法旨在发现球状簇。他们很难发现任意形状的簇。改进思想，将簇看作数据空间中由低密度区域分隔开的高密度对象区域。这是基于密度的聚类方法的主要策略。基于密度的聚类方法可以用来过滤噪声孤立点数据，发现任意形状的簇。DBSCAN：基于高密度连通区域聚类OPTICS：通过...
网格聚类算法密度dgca节点范文 一种基于网格密度的聚类算法 文档信息 主题:关于“论文”中“自然科学论文”的参考范文。 属性:F-0K0HR6,doc格式,正文2860字。质优实惠,欢迎下载! 适用: 作为经济论文写作的参考文献,解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、 内容摘取等相关工作。 目录 目录...1 正文......
基于网格密度结合的策略进行样本空间的区分,能够极大的提高聚类效率.本文聚类算法的思想是:首先,创建网格,对数据空间进行初始网格划分.其次,样本空间划分,根据得到的网格密度阀值,将网格单元的数据划分成高,低密度区两部分;将高密度区所有网格按照密度大小进行排列,找到密度最大的网格,利用其周围最近低密度网格区寻找到...
基于网格和密度的聚类算法速度快,能发现任意形状的簇,适于空间数据的聚类。但现有的基于网格和密度的聚类算法往往要求用户输入网格粒度和密度阈值这两个参数,这加重了用户的负担,并且导致聚类结果不可控。 网格粒度决定了观察数据所用的分辨率,从而基本上决定了聚类的结果;同时网格的大小还影响到聚类的速度。现有算法在处...