網(wǎng)格聚類中的邊界處理技術(shù)

期刊名字：模式識別與人工智能
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論文作者：邱保志，沈鈞毅
作者單位：西安交通大學(xué),鄭州大學(xué)
更新時(shí)間：2023-02-25
下載次數(shù)：次

論文簡介

提出利用限制性k近鄰和相對密度的概念識別網(wǎng)格聚類邊界點(diǎn)的技術(shù),給出網(wǎng)格聚類中的邊界處理算法和帶邊界處理的網(wǎng)格聚類算法(GBCB).實(shí)驗(yàn)表明,聚類邊界處理技術(shù)精度高,能有效地將聚類的邊界點(diǎn)和孤立點(diǎn)/噪聲數(shù)據(jù)分離開來.基于該邊界處理技術(shù)的網(wǎng)格聚類算法GBCB能識別任意形狀的聚類.由于它只對數(shù)據(jù)集進(jìn)行一遍掃描,算法的運(yùn)行時(shí)間是輸入數(shù)據(jù)大小的線性函數(shù),可擴(kuò)展性好.

論文截圖

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