【摘 要】
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针对现有聚类算法处理噪声能力差和实现速度较慢的问题,提出了一种基于密度的统计合并聚类算法(density based statistical merging algorithm,简称 DSM)。该算法将数据
【机 构】
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南京航空航天大学理学院,江苏南京 211100
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针对现有聚类算法处理噪声能力差和实现速度较慢的问题,提出了一种基于密度的统计合并聚类算法(density based statistical merging algorithm,简称 DSM)。该算法将数据点的每一个特征看作一组独立随机变量,根据独立有限差分不等式得出统计合并判定准则,同时,结合数据点的密度信息,把密度从大到小的排序作为凝聚过程中的合并顺序,实现了各类数据点的统计合并。作为一种快速聚类算法,由于概念的简单性,使得DSM 算法在处理噪声干扰,大型数据和分割尺度控制上都得到了简化。人工数据集和真实数据集的实验结果表明,DSM 算法不仅可以处理凸形球状或云团状数据集,对于非凸状、重叠、加入噪声的数据集也有良好的聚类效果,充分表明了该算法良好的适用性和有效性。
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