【摘 要】
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针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题，提出了基于贝叶斯信息测度BIC（Bayesian information criterion）的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理，
【机 构】
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南京航空航天大学航天学院,安徽工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目(2008AA12Z301);安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2008B103)
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针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题，提出了基于贝叶斯信息测度BIC（Bayesian information criterion）的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理，去除噪声数据。在参数空间内逐步调整聚类半径，利用最近邻聚类算法对数据集进行聚类，并计算每次聚类结果的贝叶斯信息测度值。比较各次聚类结果的贝叶斯信息测度值，最大贝叶斯信息测度值对应的聚类即为最优聚类结果。实验结果表明，优化的最近邻聚类算法很好地解决了合适的聚类半径选取问题。
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