计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
19期
56-58
,共3页
数据挖掘%分布式聚类%中心点%噪声
數據挖掘%分佈式聚類%中心點%譟聲
수거알굴%분포식취류%중심점%조성
针对分布式聚类算法DBDC 存在的不足,提出一种基于中心点及密度的分布式聚类算法DCUCD.将数据分布计算出的虚拟点作为核心对象,核心对象的代表性随算法的执行次数提高,聚类即是对所有核心对象分类的过程.理论分析和实验结果表明,该算法能有效处理噪声和分布不规则的数据点,时间效率和聚类质量较好.
針對分佈式聚類算法DBDC 存在的不足,提齣一種基于中心點及密度的分佈式聚類算法DCUCD.將數據分佈計算齣的虛擬點作為覈心對象,覈心對象的代錶性隨算法的執行次數提高,聚類即是對所有覈心對象分類的過程.理論分析和實驗結果錶明,該算法能有效處理譟聲和分佈不規則的數據點,時間效率和聚類質量較好.
침대분포식취류산법DBDC 존재적불족,제출일충기우중심점급밀도적분포식취류산법DCUCD.장수거분포계산출적허의점작위핵심대상,핵심대상적대표성수산법적집행차수제고,취류즉시대소유핵심대상분류적과정.이론분석화실험결과표명,해산법능유효처리조성화분포불규칙적수거점,시간효솔화취류질량교호.
