网格聚类中的边界处理技术 网格聚类中的边界处理技术

网格聚类中的边界处理技术

  • 期刊名字:模式识别与人工智能
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  • 论文作者:邱保志,沈钧毅
  • 作者单位:西安交通大学,郑州大学
  • 更新时间:2023-02-25
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论文简介

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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