论文部分内容阅读
在分析Chameleon聚类算法的基础上,提出了一种基于动态近邻选择模型的Chameleon算法(DNMC).新的算法考虑了回溯机制,有利于合并之后的分解.在标准数据集Wine和Iris上的实验表明,DNMC算法的fa指标优于M-Chameleon算法.通过计算各个属性的差异度,显示出一些属性的存在对于聚类结果影响很小,删除这些属性列可以降低时间复杂度.