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为有效地检测聚类的边界点，提出基于统计信息的边界模式检测算法。根据数据对象的k距离统计信息设定邻域半径，再利用对象邻域范围内邻居的k距离统计信息寻找边界点。实验结果表明，该算法可以有效地检测出任意形状、不同大小和不同密度聚类的边界点，并可以消除噪声。
基于统计信息的聚类边界模式检测算法
【摘 要】
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为有效地检测聚类的边界点，提出基于统计信息的边界模式检测算法。根据数据对象的k距离统计信息设定邻域半径，再利用对象邻域范围内邻居的k距离统计信息寻找边界点。实验结果表
【机 构】
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郑州大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60673087）,郑州大学青年骨干教师基金资助项目.
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