Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2010-11-15

Journal: 电子与信息学报

Included Journals: Scopus、CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 32

Issue: 11

Page Number: 2707-2712

ISSN: 1009-5896

Key Words: 聚类分析;高维聚类算法;核密度估计;局部显著单元

Abstract: 以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量.该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题.该方法以局部核密度估计和空间统计理论为基础定义了局部显著单元结构来捕获局部数据分布;设计了能快速发现覆盖数据分布的局部显著区域的贪婪算法;对具有相同属性子集的局部显著单元执行Single-linkage算法发现其中的聚类结果.实验结果表明,以局部显著单元为基础的高维聚类算法能够发现复杂数据集中隐含的高质量聚类结果.