【摘 要】
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提出了一种基于网格密度的混合聚类算法。该算法使用平方误差密度函数作为密度评估标准,避免了传统密度算法由于Eps和MinPts设置不当给聚类效果带来的不稳定因素。提出了动态
【机 构】
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中国科学院新疆天文台,天津理工大学中环信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(10973026),“西部之光”博士资助项目(XBBS201023、XBBS2011022),“新视野”国家正确认识天文台和美国邓普顿基金联合项目(100020101),新疆自治区科学基金面上项目(2011211A104)
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提出了一种基于网格密度的混合聚类算法。该算法使用平方误差密度函数作为密度评估标准,避免了传统密度算法由于Eps和MinPts设置不当给聚类效果带来的不稳定因素。提出了动态邻域半径策略,解决了传统密度算法采用全局静态邻域半径造成的聚类偏差问题。对空间区域内的所有结点设置网格密度启发信息。在进行数据结构构造和邻域半径计算时,只需计算对应网格区域内结点,从而降低了计算成本;在进行区域查询时,只选择符合条件的代表对象进行扩展,从而减少了查询次数,节省了程序运行时间。对Pendigits数据集和SE-QUOIA 2
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