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...
真实的高纬数据集合经常分布不均,全局密度参数不 能反映出其内在的聚类结构。 1.2 基于网格的算法 A. Rakesh 等人提出了基于网格的聚类算法[4],它对于 大型数据库中的高纬数据的聚类非常有效。该算法采用一个 统一的网格大小来划分问题空间,每个网格保存了落在其内 部的数据统计信息,然后在网格上进行聚类操作。
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...
DENCLUE:基于密度分布函数的聚类 2 DBSCAN 基于密度的簇是密度相连的点的集合主要思想 寻找被低密度区域分离的高密度区域只要临近区域的密度（单位大小上对象或数据点的数 目）超过某个阈值，就继续聚类 3 DBSCAN 两个参数：Eps:邻域的最大半径 MinPts:一个核心对象以Eps为半径的...
实验表 明,DGCA算法能够很好地识别出孤立点戒噪声,聚类结果可以达到一个较 高的精度 关键字:网格聚类;边界点;网格密度 中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1672-7800(2012) 012-0056-02 0引言 聚类是把一组数据按照相似性归成若干类别,它的目的是使得属于同一 类别的个体乊间的距离尽可能地小而丌同类别...
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 ...
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好的聚类质量。关键词数据挖掘 数据流 聚类分析 密度网格 不均匀划分 。
基于网格的聚类算法首先将d维数据空间的每一维平均分割成等长的区间段,即把数据空间分割成一些网格单元。若一个网格单元中所含数据量大于给定的值,则将其定为高密度单元;否则将其视为低密度单元。如果一个低密度网格单元的相邻单元都是低密度的,则视这个低密度单元中的节点为孤立点或噪声节点。网格聚类就是这些相邻...
基于网格密度的带有层次因子的聚类算法
密度网格参数自适应的数据流聚类算法 针对传统密度网格算法在聚类中自动获取密度阈值不够精确的问题,提出了一种基于密度网格参数自适应的数据流聚类算法A—Stream。通过引入“双密度阈值”,并以平均值作为... 邢长征,王飞,王丽丽 - 《计算机科学与探索》 被引量: 4发表: 2011年 A Grid and Density-based Clusteri...