【摘 要】
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针对各种扩散模式数据点分布的聚类问题,提出了一种基于密度变化的聚类算法（CDD）。CDD采用基于密度的典型聚类算法（DBSCAN）寻找核心点,通过分析数据样本及其周围点密度的扩散规律
【机 构】
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哈尔滨工业大学（威海）计算机与科学技术学院,哈尔滨工业大学（威海）软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60973077/F020504）
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针对各种扩散模式数据点分布的聚类问题,提出了一种基于密度变化的聚类算法（CDD）。CDD采用基于密度的典型聚类算法（DBSCAN）寻找核心点,通过分析数据样本及其周围点密度的扩散规律,计算密度扩散的方向、速度和加速度,对数据样本进行聚类。实验结果表明：与DBSCAN相比,能准确对扩散模式数据进行聚类,对非扩散模式数据具有抗噪声干扰能力强,参数较易确定的优点。
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