针对现有的多密度聚类算法对参数依赖性较高、聚类精度较低等问题,提出一种基于网格相对密度差的扩展聚类算法(ECRGDD)。首先,该算法给出一种网格划分方法,通过统计数据点的分布情况选取相对密集区域,采用
本文分析了数据聚类算法BIRCH 的不足之处,提出了一种基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法——DVTD 算法,它结合密度和阈值双重参数,并根据数据集内在特征,动态改变阈值T,既可以控制CF 树的
ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail: fcst@vip. 163.com Journal of Frontiers of Computer Science and T
本文面向位置大数据聚类,提出了一种简单但高效的快速密度聚类算法CBSCAN,以快速发现位置大数据中任意形状的聚类簇模式和噪声.首先,定义了Cell网格概念,并提出了基于Cell的距离分析理论,利用该距
常用的密度聚类数据集,可以用来测试简单的算法。
基于MATLAB的密度聚类程序,DBSCAN.m,运行正确。
实现二维空间坐标的聚类,对处于平面的二维点群进行分类
本文于cloud.tencent.com,介绍了典型算法,CLIQUE聚类算法,WaveCluster算法,WaveCluster聚类算法等。俗话说:“物以类聚,人以群分”,在机器学习中,聚类算法是一
基于划分的聚类算法,
针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题,提出了一种优化初始聚类中心选取的算法。该算法针对数据对象的分布密度以及计算最近两点的垂直中点方法来确定k个初始聚类中心,再结合均衡化函
