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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2006-12-30

发表刊物： 小型微型计算机系统

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD

卷号： 27

期号： 12

页面范围： 2297-2300

ISSN号： 1000-1220

关键字： 聚类;多空间;CLARANS

摘要： CLARANS算法是经典的划分聚类算法,其核心思想是采用随机重启的局部搜索方式搜索中心点.由于搜索空间布满了局部最优解的"陷阱",因此它难以获得全局最优解,从而影响了聚类质量.针对这个缺点,本文将多空间思想与CLARANS算法相结合,提出了基于多空间思想的CLARANS算法-CABMS(CLARANS Algorithm Based on Multi-Space).该算法的基本思路是采用空间变换策略构造一系列光滑程度不同的搜索空间,在不同的搜索空间中执行CLARANS算法,并利用前层搜索空间的聚类结果来引导本层搜索空间的聚类.CABMS能够跳过局部最优解的"陷阱",增大获得全局最优解的概率,达到提高聚类质量的目的.本文给出了等距法多空间构造策略,并通过实验对比了CLARANS算法与CABMS算法的聚类质量.实验结果表明, CABMS的聚类质量较CLARANS有较大改进.