【摘 要】
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针对传统层次聚类算法在处理大规模数据时效率低下的问题,提出一种快速层次聚类算法。根据数据点密度值的大小依次确定初始聚类中心,使用最小生成树算法对初始聚类中心间的相
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175169);国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAF02B01)
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针对传统层次聚类算法在处理大规模数据时效率低下的问题,提出一种快速层次聚类算法。根据数据点密度值的大小依次确定初始聚类中心,使用最小生成树算法对初始聚类中心间的相似度距离进行存储,寻找最优合并路径,从而减少更新距离矩阵的计算量和空间复杂度,并优化减法聚类中的收敛函数。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法比传统聚类算法执行速度更快、效率更高,且随着数据量的增多,在时间消耗方面的优势更明显。
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