复旦学报（自然科学版）
複旦學報（自然科學版）
복단학보（자연과학판）
JOURNAL OF FUDAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2006年
2期
177-184
,共8页
聚类%共享k最临近集%k最临近集%分类
聚類%共享k最臨近集%k最臨近集%分類
취류%공향k최림근집%k최림근집%분류
分析了CHAMELEON聚类算法的不足,定义一种基于k最临近集和共享k最临近集的相似度函数,在此基础上提出了一种结合分类算法的新聚类算法,经过对模拟的复杂数据组和KDD Cup'99网络非法入侵数据的实验,证明该算法能有效的对由大量噪音和不同形状、大小及密度的类组成的高维数据进行聚类.
分析瞭CHAMELEON聚類算法的不足,定義一種基于k最臨近集和共享k最臨近集的相似度函數,在此基礎上提齣瞭一種結閤分類算法的新聚類算法,經過對模擬的複雜數據組和KDD Cup'99網絡非法入侵數據的實驗,證明該算法能有效的對由大量譟音和不同形狀、大小及密度的類組成的高維數據進行聚類.
분석료CHAMELEON취류산법적불족,정의일충기우k최림근집화공향k최림근집적상사도함수,재차기출상제출료일충결합분류산법적신취류산법,경과대모의적복잡수거조화KDD Cup'99망락비법입침수거적실험,증명해산법능유효적대유대량조음화불동형상、대소급밀도적류조성적고유수거진행취류.
