【摘 要】
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近年来,基于网格聚类算法的研究己经成为数据挖掘研究领域中非常活跃的一个研究课题。本文在研究传统聚类算法的基础上,给出基于优化网格的最小生成树聚类算法(OGMST)。该算
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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近年来,基于网格聚类算法的研究己经成为数据挖掘研究领域中非常活跃的一个研究课题。本文在研究传统聚类算法的基础上,给出基于优化网格的最小生成树聚类算法(OGMST)。该算法利用参数自动化的密度阈值处理技术,来解决基于网格的最小生成树聚类算法不适用于多密度数据集的局限性,同时为了提高现有的多密度聚类算法的精度,引入边界点提取技术提取边界点。引入网格相似度的计算,改进基于网格相似度的聚类算法。相似度度量标准综合考虑了距离和网格密度对聚类结果的影响,同时还利用信息熵的概念对高维数据集进行处理。
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