计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2009年
8期
2858-2860
,共3页
聚类%空间聚类%单维距离%空间密度
聚類%空間聚類%單維距離%空間密度
취류%공간취류%단유거리%공간밀도
clustering%spatial clustering%single dimensional distance%spatial density
提出了一种基于空间单元单维运算的快速聚类算法SUSDC.该算法首先将被聚类的数据逐维划分成若干个不相交的空间单元;然后基于空间距离闻值判定相邻的空间单元是否合并,直到全部维处理完毕.实验结果验证了SUSDC算法运算速度快,能够处理不规则形状数据和高维数据,且具有对噪声数据不敏感的特点.
提齣瞭一種基于空間單元單維運算的快速聚類算法SUSDC.該算法首先將被聚類的數據逐維劃分成若榦箇不相交的空間單元;然後基于空間距離聞值判定相鄰的空間單元是否閤併,直到全部維處理完畢.實驗結果驗證瞭SUSDC算法運算速度快,能夠處理不規則形狀數據和高維數據,且具有對譟聲數據不敏感的特點.
제출료일충기우공간단원단유운산적쾌속취류산법SUSDC.해산법수선장피취류적수거축유화분성약간개불상교적공간단원;연후기우공간거리문치판정상린적공간단원시부합병,직도전부유처리완필.실험결과험증료SUSDC산법운산속도쾌,능구처리불규칙형상수거화고유수거,차구유대조성수거불민감적특점.
This paper proposed a rapid clustering algorithm based on spatial unit single dimensional calculation (SUSDC). The algorithm firstly divided data to orthogonal spatial units, and then clustered spatial units by spatial distance threshold. Experimental results show that SUSDC algorithm can deal with clusters of complicated shaped and high-dimensional data, and it has high-efficient features and is not sensitive to noise data.