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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2007年
9期
1-2
,共2页
密度离群%MST聚类%最小生成树
密度離群%MST聚類%最小生成樹
밀도리군%MST취류%최소생성수
基于密度的最小生成树聚类算法,将最小生成树理论与基于密度的方法相结合,不仅体现了基于密度聚类方法的优点,而且聚类结果不依赖于用户参数的选择,聚类结果更合理,特别是对大数据集,算法非常有效.因此,本文在基于密度的MST聚类的基础上,通过减少数据集扫描次数以提高离群检测的效率.理论分析表明,检测算法可以有效地处理分布不均的数据集,适用于大规模数据集的挖掘.
基于密度的最小生成樹聚類算法,將最小生成樹理論與基于密度的方法相結閤,不僅體現瞭基于密度聚類方法的優點,而且聚類結果不依賴于用戶參數的選擇,聚類結果更閤理,特彆是對大數據集,算法非常有效.因此,本文在基于密度的MST聚類的基礎上,通過減少數據集掃描次數以提高離群檢測的效率.理論分析錶明,檢測算法可以有效地處理分佈不均的數據集,適用于大規模數據集的挖掘.
기우밀도적최소생성수취류산법,장최소생성수이론여기우밀도적방법상결합,불부체현료기우밀도취류방법적우점,이차취류결과불의뢰우용호삼수적선택,취류결과경합리,특별시대대수거집,산법비상유효.인차,본문재기우밀도적MST취류적기출상,통과감소수거집소묘차수이제고리군검측적효솔.이론분석표명,검측산법가이유효지처리분포불균적수거집,괄용우대규모수거집적알굴.
