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一种有效的自适应网格密度聚类算法研究

姚毓凯  
【摘要】:聚类分析是数据挖掘学科研究和应用的重要分支之一,研究聚类算法具有现实的理论和应用价值。 本文系统探究了数据挖掘中聚类算法的历史与现状,着重对基于密度与基于网格的聚类算法进行了比较深入的研究。 本文提出了一种改进的聚类算法——GDSCLU,主要工作有:通过划分数据空间将数据对象的聚类映射为网格单元的聚类,有效地降低了聚类操作的复杂度;提出了基于网格相邻关系的网格单元密度可达、网格单元密度连通的概念,避免了传统的基于密度的算法中需要确定ε半径的不便;给出了一种根据数据对象密度分布,生成网格密度阈值的方法;提出了网格环比密度因子的概念,以便从稠密网格中确定核心网格;改进了空间索引结构SP-TREE,提高了算法执行的效率;考虑了稠密网格周边稀疏网格分布的情况,合并和稠密网格单元相邻的稀疏网格,提高了网格聚类结果的精准性;通过理论分析和实验测试GDSCLU聚类算法,验证了该算法的正确性和有效性。 网格划分的方法对基于网格的算法性能影响很大。本文在认真分析传统网格划分机制的基础上,提出了一种新颖的网格划分设想——蜂窝网格划分法,并通过初等数学的方法,给出了二维蜂窝网格划分中网格单元边界描述函数。


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