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提出网格相对密度的概念和边界点提取技术,在此基础上给出了一种多密度聚类算法。该算法使用网格相对密度识别具有不同密度聚簇的相对高密度网格单元,聚类时从相对高密度网格单元开始逐步扩展生成聚簇。实验结果表明,算法能有效地识别不同形状、不同密度的聚簇并对噪声数据不敏感,具有聚类精度高等优点。
基于网格相对密度的多密度聚类算法
【摘 要】
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提出网格相对密度的概念和边界点提取技术,在此基础上给出了一种多密度聚类算法。该算法使用网格相对密度识别具有不同密度聚簇的相对高密度网格单元,聚类时从相对高密度网格
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年1期
【基金项目】
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福建省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Fujian Province of China under Grant No.2006J0207）,校科技发展基金（No.2004-XQ-17）.
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