网格聚类中的边界处理技术

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zuguangle

【摘要】

：

提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效

【作者】

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邱保志沈钧毅

【机构】

：

西安交通大学,郑州大学

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

网格聚类边界处理精度

【基金项目】

：

国家自然科学基金;

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提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法GBCB能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输入数据大小的线性函数,可扩展性好.

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