【摘 要】
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减少算法参数对聚类效果的影响,是聚类分析技术需要解决的一大难题.提出与离群点识别方法相结合以弥补聚类技术不足的新思路.在提出基于公共近邻的离群点概念之后,给出一种借
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012
【出 处】
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2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)
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减少算法参数对聚类效果的影响,是聚类分析技术需要解决的一大难题.提出与离群点识别方法相结合以弥补聚类技术不足的新思路.在提出基于公共近邻的离群点概念之后,给出一种借助离群点信息自动停止聚类过程的聚类算法,该算法只需一个参数,参数的恰当取值范围可以依据识别离群点的情况确定.算法兼具处理类别属性和数值属性数据的能力.在分析过新算法一些特点后,用6个数据集测试新算法的效果,并与多种聚类算法进行对比,实验结果验证了新算法的优势。
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