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基于真实核心点的密度聚类方法
其他题名Density clustering algorithm based on real core point
张涛; 刘昶; 周晓锋; 李帅
作者部门数字工厂研究室
关键词密度聚类 模糊边界点 核心点 合并
发表期刊计算机应用研究
ISSN1001-3695
2018
卷号35期号:12页码:1-7
产权排序1
资助机构辽宁省科学技术计划资助项目(2015106015)
摘要针对目前聚类算法不能有效的处理模糊边界点的问题,提出了一种基于真实核心点的RDBSCAN聚类算法。提出真实核心点的概念,首先在密度聚类过程中的核心点进一步处理分类,把影响聚类效果的伪核心点剔除,将剩下的真实核心点根据密度可达原则进行聚类;然后提出密度合并判定定理:相同类簇内点的真实密度远大于不同类簇的点,以此为指导判断真实核心点的真实密度,使类簇内各点的相似性更大。通过人工数据集与UCI数据集聚类实验看出,RDBSCAN算法降低了模糊边界点的干扰,而且出现了若干新颖的类簇分类,在密度不规则的数据集中聚类更加准确。
其他摘要Aiming at the problem that the current clustering algorithm can’t effectively deal well with the fuzzy boundary point effectively, this paper proposed an RDBSCAN (Real-density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) clustering algorithm based on real core point. Firstly, it continued on the concept of the core point put forward, further on, classified the core points in the density clustering process, pseudo-core points that affect the clustering effect were removed, and clustered the remaining real core points according to the principle of density reachability. It put forward a new density synthesis theorem, the real density of the same cluster is much larger than that of different clusters, and as a guide to judge the true density of the real core, the similarity of the points in the cluster is greater. Experiments show that the RDBSCAN algorithm reduces the interference of fuzzy boundary points, and there appears some novel clusters clustering. In general, RDBSCAN is more accurate in the data set with irregular density.
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/21380
专题数字工厂研究室
通讯作者张涛
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.中国科学院大学
3.中国科学院网络化控制系统重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
张涛,刘昶,周晓锋,等. 基于真实核心点的密度聚类方法[J]. 计算机应用研究,2018,35(12):1-7.
APA 张涛,刘昶,周晓锋,&李帅.(2018).基于真实核心点的密度聚类方法.计算机应用研究,35(12),1-7.
MLA 张涛,et al."基于真实核心点的密度聚类方法".计算机应用研究 35.12(2018):1-7.
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