计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2011年
10期
189-192
,共4页
聚类%自动阈值%网格%信息熵%多密度
聚類%自動閾值%網格%信息熵%多密度
취류%자동역치%망격%신식적%다밀도
虽然现有的很多聚类算法能发现任意形状、任意大小的类,但用于多密度的数据集时却难以取得令人满意的结果.为提高对多密度数据集的聚类效果,提出了一种基于网格和信息熵的多密度聚类算法,它通过不同密度的网格所携带的信息熵,自动计算出密度阈值,找出在多密度数据集中不同的类.实验证明,该算法能有效的去处噪声,发现多密度的类,具有较好的聚类效果.
雖然現有的很多聚類算法能髮現任意形狀、任意大小的類,但用于多密度的數據集時卻難以取得令人滿意的結果.為提高對多密度數據集的聚類效果,提齣瞭一種基于網格和信息熵的多密度聚類算法,它通過不同密度的網格所攜帶的信息熵,自動計算齣密度閾值,找齣在多密度數據集中不同的類.實驗證明,該算法能有效的去處譟聲,髮現多密度的類,具有較好的聚類效果.
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