计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
11期
3283-3286
,共4页
聚类%加权网络%近邻对象%核心对象
聚類%加權網絡%近鄰對象%覈心對象
취류%가권망락%근린대상%핵심대상
clustering%weighted network%near neighbor object%core object
传统属性空间的密度聚类算法仅考虑对象属性取值相似度,网络空间密度聚类算法仅关注对象间关系紧密度.针对两类算法的不足,提出一种兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法.在构建兼顾属性距离及关系强度的网络之后,完善了近邻对象及核心对象的概念,并给出了相应的聚类策略.理论分析和实验结果表明,由于综合考虑了属性、关系及关系强度信息,算法规避了对象属性值分布对聚类过程的影响,改善了聚类效果,并能有效识别枢纽点和孤立点.
傳統屬性空間的密度聚類算法僅攷慮對象屬性取值相似度,網絡空間密度聚類算法僅關註對象間關繫緊密度.針對兩類算法的不足,提齣一種兼顧屬性距離及關繫彊度的密度聚類算法.在構建兼顧屬性距離及關繫彊度的網絡之後,完善瞭近鄰對象及覈心對象的概唸,併給齣瞭相應的聚類策略.理論分析和實驗結果錶明,由于綜閤攷慮瞭屬性、關繫及關繫彊度信息,算法規避瞭對象屬性值分佈對聚類過程的影響,改善瞭聚類效果,併能有效識彆樞紐點和孤立點.
전통속성공간적밀도취류산법부고필대상속성취치상사도,망락공간밀도취류산법부관주대상간관계긴밀도.침대량류산법적불족,제출일충겸고속성거리급관계강도적밀도취류산법.재구건겸고속성거리급관계강도적망락지후,완선료근린대상급핵심대상적개념,병급출료상응적취류책략.이론분석화실험결과표명,유우종합고필료속성、관계급관계강도신식,산법규피료대상속성치분포대취류과정적영향,개선료취류효과,병능유효식별추뉴점화고립점.
