IncSNN——一种基于密度的增量聚类算法  

IncSNN:An Incremental Clustering Algorithm Based on Density

作　　者：孙焕良[1] 邱菲[1] 刘俊岭[1] 朱叶丽[1] 

机构地区：[1]沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳,110168 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳,110168 沈阳建筑大学计算中心,沈阳,110168 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳,110168

出　　处：《计算机研究与发展》2006年第z3期309-313,共5页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60473073,60573090);辽宁省自然科学基金项目(20052006);辽宁省教育厅攻关计划基金项目(05L354)

摘　　要：基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性.

关 键 词：聚类分析 SNN 增量聚类算法 基于密度的算法 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]