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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>數(shù)字信號(hào)處理論文>基于分布模型的層次聚類算法

      基于分布模型的層次聚類算法

      2009-03-03 | rar | 233 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      提出了一種新的層次聚類算法，先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣，以采樣點(diǎn)為中心吸收鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)形成子簇，再根據(jù)子簇是否相交實(shí)現(xiàn)層次聚類。在層次聚類過(guò)程中，重新定義了簇與簇之間的距離度量，并以此為基礎(chǔ)建立堆結(jié)構(gòu)。利用估計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)總體分布的思想，證明該算法將逼近最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法的聚類效果大大優(yōu)于現(xiàn)有的聚類算法。
      關(guān) 鍵 詞 聚類; 數(shù)據(jù)挖掘; 模式識(shí)別; 分布

      Abstract A novel agglomerative method is proposed. This algorithm consists of three steps, first samples the dataset, then form the subcluster by absorbing the points in the neighborhoods of sample points, at last final clusters are constructed by combining the subclusters. The distance measure of two clusters is redefined. Based on this concept, heap structure is constructed. Formally a theoretical explanation of the algorithm is given using the method approaching the actual distribution. Experimental results show the quality of ADA is much better than very many well-known algorithm CURE.
      Key words clustering; data mining; pattern recognition; distribution
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