Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2011-06-15

Journal: 控制与决策

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

Volume: 26

Issue: 6

Page Number: 879-882,887

ISSN: 1001-0920

Key Words: 密度聚类;K-最近邻核密度;节点优先级

Abstract: 基于密度的聚类算法具有挖掘任意形状聚类结果和处理“噪声”数据等优势，同时也存在无法处理高维和密度分布不均匀数据的缺陷；鉴于此，给出了节点优先级导向的聚类算法．首先建立数据集的有向K邻居图：然后用K-最近邻核密度估计方法获得数据对象的局部信息，并在图中迭代地传播，以产生数据对象的优先级；最后以该优先级为导向从图中搜索聚类结果．实验结果表明，该算法适合处理高维、密度分布不均匀的数据．